[Jderobot] conferencia sobre visión en robótica, Javier Civera (4-feb,16h)

JoseMaria jmplaza en gsyc.es
Sab Ene 25 18:31:42 CET 2014


Hola,

el 4 de febrero viene un joven investigador muy bueno de la U.Zaragoza,
con una tesis doctoral reciente estupenda sobre visión artificial, a
darnos una atractiva charla sobre visión en robots. Esta charla forma
parte del ciclo de conferencias tecnológicas JdeRobot [1]. Javier
trabaja con José M. Montiel, que ya vino el año pasado y nos dio una
charla espectacular. Estás invitado, no te la pierdas,

JoseMaria
[1] http://jderobot.org/Talks

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Titulo: Vision para Robótica: Geometría y entendimiento
Ponente: Javier Civera (Universidad de Zaragoza)
Dónde?: Aula 170 departamental-II, Campus de Móstoles de la URJC
Cuándo? 4 febrero, a las 16h.

Resumen: 
El modelado del entorno de un robot a partir de información sensorial es
una de las piezas claves para el desarrollo de robots autónomos capaces
de interactuar y navegar de manera segura en dicho espacio. Algunas
tareas robóticas (por ejemplo la navegación) precisan únicamente
información geométrica de entorno. Los modelos geométricos del entorno
han sido ampliamente estudiados, en gran parte bajo el nombre de
Simultaneous Localization and Mapping (SLAM). Sin embargo, la
realización de tareas más complejas (por ejemplo encontrar un objeto y
llevarlo a una persona) requieren un mayor entendimiento de la escena;
es decir, modelos de nivel semántico más alto: ¿Cómo reconozco el
objeto? ¿Dónde es más probable encontrarlo? ¿Dónde está la persona? 
En esta presentación expondré una serie de trabajos recientes
relacionados con la construcción de modelos geométricos y de alto nivel
semántico a partir de información visual; así como las relaciones entre
ambos tipos de modelos y su utilidad para robótica móvil. Se analizarán
también los avances recientes en hardware y recursos computacionales
(tarjetas gráficas, computación y almacenamiento en la nube) y su uso en
percepción robótica.

-- 
http://gsyc.urjc.es/jmplaza 
Universidad Rey Juan Carlos



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