[ca] Les càmeres d'esdeveniments són sensors bio-inspirats que detecten canvis d'il·luminació logarítmics a nivell de píxel, generant esdeveniments asíncronament amb resolució de microsegons. Aquest principi els confereix avantatges significatius respecte a les càmeres convencionals com un alt rang dinàmic, baixa latència i baix consum de potència, ideals per a escenaris dinàmics i condicions lumíniques adverses. Aquest treball aborda l'estimació del moviment d'una càmera d'esdeveniments mitjançant un enfocament basat en models geomètrics i tècniques d'optimització, prescindint de l'ús d'aprenentatge per ser aplicable en entorns amb recursos limitats i entendre el problema en profunditat. Es realitza un estudi detallat de les bases matemàtiques subjacents al problema, guiant el desenvolupament del mètode proposat. La metodologia proposada està constituïda per tres blocs principals: l'estimació del flux normal, l'estimació de la inversa de profunditat i un solucionador lineal robust. El mètode d'estimació del flux normal es basa en l'ajust de plans locals en superfícies d'esdeveniments actius, mentre que la inversa de profunditat s'aborda mitjançant tècniques d'optimització per a alinear esdeveniments en un temps de referència. Finalment, s'implementa un solucionador lineal robust basat en el mètode iteratiu RANSAC que utilitza les estimacions de la inversa de profunditat i el flux normal per obtenir la velocitat lineal de la càmera. S'avalua el funcionament del mètode en experiments amb dades sintètiques i reals. Amb dades sintètiques, l'algoritme d'optimització de la inversa de profunditat aconsegueix alinear els esdeveniments de manera efectiva i convergeix ràpidament al seu valor òptim. A més, l'estimació del flux normal recupera tant la seva orientació com la seva magnitud en aquests exemples. Això permet que, malgrat certes limitacions presents en les dades sintètiques, el solucionador lineal aconsegueixi obtenir la velocitat lineal. No obstant això, s'observen fluxos normals mal condicionats quan s'avaluen en dades reals. Per a intentar corregir aquests fluxos normals, s'implementa un mètode de maxpooling a escala multiespacial que, tot i millorar les orientacions estimades, no aconsegueix recuperar la magnitud. D'altra banda, l'algoritme d'estimació de la inversa de profunditat demostra ser altament efectiu amb dades reals, aconseguint alinear els esdeveniments correctament en poques iteracions. Finalment, es discuteixen les limitacions observades i es proposen alternatives per a futures investigacions.

[es] Las cámaras de eventos son sensores bio-inspirados que detectan cambios de iluminación logarítmicos a nivel de píxel, generando eventos asíncronamente con resolución de microsegundos. Este principio les confiere ventajas significativas respecto a las cámaras convencionales como alto rango dinámico, baja latencia y bajo consumo de potencia, ideales para escenarios dinámicos y condiciones lumínicas adversas. Este trabajo aborda la estimación del movimiento de una cámara de eventos mediante un enfoque basado en modelos geométricos y técnicas de optimización, prescindiendo del uso de aprendizaje para ser aplicable en entornos con recursos limitados y entender el problema en profundidad. Se realiza un estudio detallado de las bases matemáticas subyacentes al problema, guiando el desarrollo del método propuesto.\\ La metodología propuesta está constituida por tres bloques principales: la estimación del flujo normal, la estimación de la inversa de profundidad y un solucionador lineal robusto. El método de estimación del flujo normal se basa en el ajuste de planos locales en superficies de eventos activos, mientras que la inversa de profundidad se aborda mediante técnicas de optimización para alinear eventos en un tiempo de referencia. Finalmente, se implementa un solucionador lineal robusto basado en el método iterativo RANSAC que utiliza las estimaciones de inversa de profundidad y normal flow para obtener la velocidad lineal de la cámara. Se evalúa el funcionamiento del método en experimentos con datos sintéticos y reales. Con datos sintéticos, el algoritmo de optimización de inversa de profundidad consigue alinear los eventos efectivamente y converge rápidamente a su valor óptimo. Además, la estimación de flujo normal recupera tanto su orientación como su magnitud en estos ejemplos. Esto permite que, a pesar de ciertas limitaciones existentes en los datos sintéticos, el solucionador lineal consiga obtener la velocidad lineal. No obstante, se observan flujos normales mal condicionados cuando se prueban en datos reales. Para tratar de corregir estos flujos normales se implementa un método de maxpooling a escala multiespacial que, a pesar de mejorar las orientaciones estimadas, no consigue recuperar la magnitud. Por otra parte, el algoritmo de estimación de inversa de profundidad demuestra ser altamente efectivo con datos reales, consiguiendo alinear los eventos correctamente en pocas iteraciones. Finalmente, se discuten las limitaciones observadas y se proponen alternativas para investigaciones futuras.