Grado en Ingeniería Electrónica, Robótica y Mecatrónica (UMA/USE)

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Sistema de seguimiento de objetos usando OpenCv, ArUco y Filtro de Kalman extendido
(2018) Jiménez Bravo, Rafael; Martínez de Dios, José Ramiro; Suárez Fernández-Miranda, Alejandro; Universidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
En este proyecto se presenta el desarrollo y validación experimental de un sistema cuyo objetivo principal es la estimación de posición de un objeto móvil mediante visión, lo que involucra la detección y seguimiento del mismo, garantizando cierta tolerancia a cambios de luminosidad. El equipo que conforma dicho sistema consta de dos cámaras y un marcador. La implementación de este consta de un módulo de localización, un bloque de posicionamiento de cámaras y un módulo estimador (filtro de Kalman). El primero de ellos engloba la detección, el seguimiento del objeto y la redetección en caso de pérdida. El segundo de ellos permite conocer la posición de las distintas cámaras respecto a un sistema de referencia global, dado por un marcador de la librería ArUco. El último bloque, implementa el filtro de Kalman extendido de los datos obtenidos por ambas cámaras, proporcionándonos la posición del objetivo en cada instante de tiempo. El proyecto se ha desarrollado en C++ haciendo uso de las librerías OpenCV y ArUco. Los resultados obtenidos proporcionan la posición del objetivo con una elevada exactitud, con un error inferior a los 3 cm en cada eje del sistema de referencia global.