La investigación “Evaluación de detectores y descriptores de puntos característicos en imágenes submarinas con miras a la aplicación de "Localización y Mapeo Simultáneo Visual"” (Evaluation of Several Feature Detectors/Extractors on Underwater Images towards vSLAM - https://www.mdpi.com/1424-8220/20/15/4343), a cargo del Dr. Franco Hidalgo, docente de la Facultad de Ingeniería de la USIL, fue publicada en Scopus, prestigiosa base de datos bibliográficos de resúmenes y citas de artículos de revistas científicas.

¿En qué consiste esta investigación?
Franco Hidalgo lo explica: “En robótica, el tema de localización y mapeo simultáneo (SLAM) consiste en construir y mantener actualizado un mapa de un escenario desconocido, mientras, simultáneamente, se localiza al robot en dicho mapa. Uno de los métodos para afrontar este tema es a través de mapas de nube de puntos 3D que se generan a través de detectores y descripción de puntos característicos de imágenes. En esta publicación se evaluaron de forma experimental cinco métodos existentes de extracción de puntos característicos con la finalidad de aplicarse a SLAM visual (vSLAM) sobre una serie de videos submarinos obtenidos por un robot”.

Asimismo, el docente investigador de la Facultad de Ingeniería de la USIL precisa que, actualmente, las industrias pesqueras, mineras, petroleras y entidades de investigación marina y conservación ambiental utilizan robots submarinos para la recolección de data como video, profundidad, parámetros físicos y químicos del agua, del suelo, etc. Estos robots son operados manualmente, de forma remota o de manera autónoma, explica.

“Para que un robot pueda navegar de forma autónoma es necesario que este sepa dónde está y qué zona debe monitorear, para lo que normalmente se utiliza la integración de diversos sensores de alto costo. vSLAM plantea una alternativa de bajo costo para lograr este cometido en el que se utilizan una cámara de video monocular y una red de sensores de navegación básicos para generar un mapa 3D y mantener la ubicación del robot en él”, indica.

Detalles

Franco Hidalgo cuenta que este proyecto publicado en Scopus pertenece a la línea de investigación en la que trabaja desde 2014, en temas de robótica submarina, la cual incluye el diseño de robots submarinos, sistemas de monitoreo, navegación y aplicaciones de SLAM.

Asimismo, indica que la recolección de datos se realizó en Perth, Australia, durante sus estudios de doctorado en The University of Western Australia: “Allí trabajé con ORBSLAM, un tipo de SLAM utilizando el detector de puntos característicos ORB. En la USIL, utilicé la data obtenida para evaluar de forma experimental los distintos tipos de detectores de puntos característicos para su aplicación en vSLAM”.

El rol de USIL

Franco Hidalgo invita a los alumnos de la USIL a investigar siempre, pues es una rama apasionante. Además, cuenta cómo comenzó su relación con la investigación: “Uno de los momentos más gratificantes de mi vida fue cuando me enteré de que una ballena jorobada había sido rescatada tras haberse enredado en una red de pesca. El descubrimiento se hizo gracias a unas boyas de monitoreo satelital que desarrollé en conjunto con el Laboratorio de Pesca e Investigación Marina de Western Australia. El mundo de la investigación me permitió haber podido trabajar en proyectos de esta índole, mezclando dos temas que me apasionan: la Ingeniería y el mar”.

Finalmente, el docente de la Facultad de Ingeniería de la USIL comenta que esta casa de estudios contribuyó en su investigación, principalmente, brindándole el espacio y el tiempo para poder trabajar en esta línea de investigación

Features
Puntos característicos en imagen de video de restos de un muelle. Los puntos blancos son los encontrados en la imagen actual; los celestes son los puntos detectados que coinciden con los puntos característicos encontrados en el cuadro anterior. Poles
Mapa de puntos 3D de escenario submarino. La línea verde con cuadros azules representa la trayectoria y la orientación del robot. Los puntos negros representan al mapa de puntos y los rojos, a los puntos característicos visualizados en la última posición del robot.