[en] Autonomous vehicles' presence is becoming a reality in everyday life, with autonomous driving cars on the road, GOA3-GOA4 trains in the railway domain, or automated guided vehicles in the industrial domain. These autonomous systems must execute complex tasks to perceive the environment and make decisions with limited human interaction or even without human interaction. In that way, localization and motion estimation are critical tasks for the operations an autonomous vehicle must accomplish. Position information is essential to identify the vehicle context and surroundings and move or act accordingly. Computer Vision-based approaches have shown promising results in mobile robotics, drones, or autonomous cars. However, the application and evaluation of CV-based solutions are more limited in the railway domain, especially in challenging environments. In this research, a state of the art of Visual Odometry (VO) and Visual SLAM (vSLAM) algorithms is carried out. In the SOTA, the analyzed VO/vSLAM algorithms are usually evaluated in outdoor street scenarios and do not consider the challenging perception conditions that can be found in urban underground railway scenarios, with low lighting conditions and texture-less areas in tunnels and significant lighting changes between tunnels and railway platforms. Moreover, there is no reference dataset in the VO/vSLAM community with such characteristics, raising the need to generate a proprietary dataset. Considering the lack of GPS signals in underground scenarios, a method is proposed to generate a ground truth of images and poses in underground railway scenarios. The generation process is based on synchronizing geodetic coordinates, train ATP data recorded from the radar and encoder sensors, and a railway gradient map provided by the railway infrastructure manager. Two state-of-the-art and recently proposed VO/vSLAM approaches (ORB-SLAM2 and DF-VO) have been tested in the generated proprietary datasets. These algorithms have achieved good performance in standard benchmarks such as KITTI and represent two distinct VO/vSLAM algorithm types: geometric and learning-based. However, the results show that the scenario lighting characteristics significantly affect the VO/vSLAM algorithms' performance. In order to afford the challenging lighting conditions of the underground railway domain, the application of a data enhancement technique has been considered (EnlightenGAN). As calibration is critical for geometric VO/vSLAM algorithms, the impact of EnlightenGAN on the camera calibration parameters is also analyzed. The results demonstrate that EnlightenGAN does not considerably affect those parameters. Besides, it improves the performance of both VO/vSLAM approaches in challenging scenarios.

[es] La presencia de vehículos autónomos se está convirtiendo en una realidad en la vida cotidiana, con coches de conducción autónoma en la carretera, trenes GOA3-GOA4 en el ámbito ferroviario o vehículos guiados automatizados en el ámbito industrial. Estos sistemas autónomos deben ejecutar tareas complejas para percibir el entorno y tomar decisiones con una interacción humana limitada o incluso sin ella. Siendo esto así, la localización y la estimación del movimiento son tareas críticas para las operaciones que debe realizar un vehículo autónomo. La información sobre la posición es esencial para identificar el contexto del vehículo y su entorno y moverse o actuar en consecuencia. Los enfoques basados en la visión artificial (CV) han mostrado resultados prometedores en la robótica móvil, los drones o los coches autónomos. Sin embargo, la aplicación y evaluación de las soluciones basadas en CV son más limitadas en el ámbito ferroviario, especialmente en entornos desafiantes en cuanto a características visuales. En esta investigación, se realiza un estado del arte (SOTA) de los algoritmos de Odometría Visual (VO) y SLAM Visual (vSLAM). En el SOTA, los algoritmos VO/vSLAM analizados suelen evaluarse en escenarios exteriores y no consideran las retadoras características perceptuales que pueden encontrarse en los escenarios ferroviarios subterráneos urbanos, con condiciones de baja iluminación y zonas sin texturas en los túneles y cambios de iluminación significativos entre los túneles y las estaciones ferroviarias. Además, no existe ningún dataset de referencia en la comunidad VO/vSLAM con estas características, lo que ha planteado la necesidad de generar un conjunto de datos propio. Teniendo en cuenta la falta de señales GPS en escenarios subterráneos, se propone un método para generar un dataset de imágenes con datos verificados sobre el terreno de posiciones en escenarios ferroviarios subterráneos urbanos. El proceso de generación se basa en la sincronización de coordenadas geodésicas, los datos de ATP del tren registrados desde los sensores de radar y codificadores, y un mapa de gradiente ferroviario proporcionado por el administrador de la infraestructura ferroviaria. Se han probado dos algoritmos VO/vSLAM de última generación y recientemente propuestos (ORB-SLAM2 y DF-VO) en los dataset generados. Estos algoritmos han logrado un buen rendimiento en datasets estándar como KITTI y representan dos tipos de algoritmos VO/vSLAM distintos: geométricos y basados en el aprendizaje automático. Sin embargo, los resultados muestran que las características de iluminación del escenario afectan significativamente al rendimiento de los algoritmos VO/vSLAM. Para afrontar las difíciles condiciones de iluminación del ámbito ferroviario subterráneo, se ha considerado la aplicación de una técnica de mejora de datos (EnlightenGAN). Como la calibración es fundamental para los algoritmos geométricos VO/vSLAM, también se ha analizado el impacto de EnlightenGAN en los parámetros de calibración de la cámara. Los resultados demuestran que EnlightenGAN no afecta considerablemente a esos parámetros. Además, mejora el rendimiento de ambos enfoques VO/vSLAM en escenarios difíciles.