Algoritmo de estimación de pose orientado a la inicialización de un sistema de realidad aumentada basado en modelos 3D aplicado al patrimonio cultural

• Autor: Rodríguez Oceda, Ricardo Moisés
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/194235
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/25118
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Realidad virtual--Patrimonio cultural; Algoritmos; Robótica; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

La estimación de pose a partir de modelos 3D es un problema muy común dentro de las aplicaciones de robótica, tales como la realidad aumentada, la detección de objetos, el modelamiento 3D fotorrealista, entre otras. Dicha estimación consiste en la obtención de los parámetros extrínsecos de una cámara (posición y orientación) en un sistema de coordenadas determinado, a partir de una imagen capturada por dicha cámara, los parámetros intrínsecos de la misma y el modelo 3D del objeto o escena que se quiera detectar. La realidad aumentada aplicada al patrimonio cultural pretende mejorar la experiencia de aprendizaje en lugares arqueológicos. En estos sistemas se emplea diferentes métodos para estimar la posición de la cámara; estos pueden ser basados en la detección de bordes, la detección de puntos característicos, entre otros. La elección del método a emplear depende de las características que posea el escenario a ser detectado. En este trabajo se realizó un estudio de los principales métodos de estimación de pose basados en modelos 3D. Asimismo, se presenta la implementación y validación de un algoritmo de estimación de posición, orientado a la inicialización de un sistema de realidad aumentada basado en modelos 3D aplicado al patrimonio cultural, particularmente en este trabajo, la Huaca de la Luna. El desarrollo de este sistema presenta una metodología de diseño compuesta por diferentes bloques. En cada bloque se seleccionaron diferentes algoritmos, los cuales fueron evaluados tomando en consideración los valores de precisión y exactitud de los resultados de Rotación y Traslación, obtenidos por cada uno de ellos. De esta manera se llegó a una solución robusta y eficiente.