Muestra método de aprendizaje estadístico de Robot

Dentro del evento de Robótica que se realizó el pasado 26 de junio en la Facultad de Ingeniería y Arquitectura, Luz Torres, catedrática del Centro de Investigación y Estudios Avanzados IPN, platicó con los estudiantes de las diversas escuelas que se hicieron presentes, acerca del método de aprendizaje estadístico de Robots.

Con el tema “Percepción activa multisensorial para la reconstrucción del ambiente poco estructurado y desconocido”, dijo que uno de las alternativas que se usa para formar robots, es el modelado de ambientes desconocidos utilizando sólo información visual y datos de rango.
Así mismo comentó que los campos aleatorios de Markov son usados como un formado estadístico para obtener la correlación existente entre intensidad y datos de rango sin tener suposiciones en relación al tipo de superficies o iluminación en los objetos en el ambiente.
Explicó el desarrollo de un sistema de visión activo, inspirado biológicamente para la estimación de mapas denso de profundidad de alta resolución.
Dijo que uno de los sistemas más nuevos próximos a mostrar es el mapeo retinotópico. Y que el registro basado en imágenes dentro del tema de robot está el panorama con profundidad a manera de proyección del punto 3D P a coordenadas cilíndricas, rectificación de imágenes para quitar la distorsión radial y más.
Mostró ejemplos de vistas de imágenes de intensidad codificadas para construir panoramas, así como de intensidad, mosaico cilíndrico y más.

Fuente: http://expresion.ur.mx/