Resumen:
El objetivo de la presente tesis es la implementación de un algoritmo para la autocalibración de los parámetros extrínsecos de una cámara estereoscópica mediante el uso de la infraestructura vial y un algoritmo de optimización para solucionar el modelo matemático que relaciona el mundo y la cámara de manera que estimar la altura y los ángulos de cabeceo, balanceo y guiñada. El algoritmo de autocalibración está constituido por tres etapas; la primera es la extracción de la información visual de la infraestructura vial capturada por el sistema de visión estereoscópica y procesada con varias técnicas eficientes de visión por computador. La segunda etapa es la construcción de un modelo matemático que relaciona los sistemas de referencia de la cámara y el mundo, a partir de lo cual, se obtienen ecuaciones no lineales que relacionan la altura y los ángulos de cabeceo, balanceo y guiñada. Finalmente se realiza la implementación de una heurística basada en Colonia de Hormigas para solucionar el modelo matemático mundo-cámara y estimar automáticamente los parámetros extrínsecos. Estos parámetros deben calcularse cada vez que el sistema de visión estereoscópica cambia de posición, por lo que la autocalibración constituye un proceso indispensable para establecer la correspondencia entre la proyección de objetos en la imagen y su posición en el mundo real. Los resultados experimentales muestran la estimación de los parámetros de altura, ángulo de cabeceo, balanceo y guiñada, obteniéndose un error de 5,5% en escenarios de laboratorio y un 9,3% en escenarios de conducción real usando la infraestructura vial.
