#Visual-SLAM

Visión por computador September 7, 2026

Introducción a Visual-SLAM: cómo una cámara aprende "¿Dónde estoy?"

Sin GPS ni mapa, un robot puede determinar su posición y crear un mapa de su entorno a partir únicamente de imágenes de la cámara. Desde el seguimiento de características mediante geometría epipolar, la diferencia entre odometría visual y SLAM, la evolución de los algoritmos de puntos de referencia desde ORB-SLAM hasta LSD-SLAM y DSO, y el ajuste de haces, se ofrece un recorrido sistemático desde cero por el funcionamiento de Visual-SLAM.

Fundamentals · 21 min de lectura Visión por computador September 3, 2026

Geometría epipolar: lectura de la profundidad y el movimiento de la cámara a partir de dos imágenes.

La geometría epipolar es la teoría que determina cómo se proyecta un mismo punto 3D en dos imágenes. Este artículo explica sistemáticamente la Matriz Fundamental y la Matriz Esencial, los algoritmos de 8 y 5 puntos, RANSAC, la triangulación, la elección entre geometría epipolar y homografía, la calibración, la implementación con OpenCV/COLMAP, las condiciones de fallo y la estimación reciente basada en aprendizaje, con ecuaciones y diagramas.

Fundamentals · 19 min de lectura Tendencias tecnológicas July 27, 2026

Tendencias tecnológicas en Visual-SLAM

Desde los métodos clásicos de puntos característicos hasta la estimación integral basada en aprendizaje profundo, pasando por una reinvención de la representación de mapas mediante 3D Gaussian Splatting/NeRF. Un análisis de la situación actual de Visual-SLAM: la autolocalización y el mapeo a partir únicamente de cámaras.

Trends · 8 min de lectura