Extracción de objetos 3D a partir de una nube de puntos

Abstract

En un mundo cada vez más orientado hacia la percepción y el entendimiento de nuestro entorno tridimensional, la capacidad de capturar y analizar datos espaciales con precisión se ha vuelto fundamental. La tecnología LiDAR (Light Detection and Ranging) y las cámaras RGB-D (que combinan información de color y profundidad) se han convertido en pilares esenciales en campos tan diversos como la cartografía, la robótica, la visión por computadora y la inteligencia artificial. En la mayoría de sus aplicaciones es necesario segmentar dichas nubes de puntos, con el objetivo de extraer automáticamente los objetos que se encuentran en ellas. Algunos ejemplos de aplicación podrían ser separar el casco de un barco del carro en el que está apoyado, o la extracción de un elemento arquitectónico específico, como por ejemplo una columna. El objetivo de este trabajo es proponer algoritmos que permitan resolver este tipo de problemas y analizar sus capacidades y limitaciones. Aunque cada alumno hará su propia propuesta, se espera que los alumnos que realizan este TFG si puedan colaborar en la solución de problemas comunes a ambos casos, como pueden ser la captura de datos, la visualización de los mismos o la configuración de las herramientas hardware y software empleadas en el trabajo.