[en] In recent decades, robots have expanded to every aspect of our daily lives. They can serve as in ustrial robots, service robots, virtual reality/augmented reality devices, autonomous driving systems, or even as surgical assistants or surgical robots in the medical field. To operate safely in various environments, robots must comprehend their surroundings and determine their location relative to the environment. To achieve this, the robot gathers information about the environment to create a representation in which it can be located. SLAM algorithms (Simultaneous Localization and Mapping) build a map that represents the environment and simultaneously localize the robot in real-time. This thesis focuses on SLAM algorithms, specifically visual-SLAM (V-SLAM), where a camera is used to gather visual data from the environment and localize the camera in it. We present Atlas, a system that provides V-SLAM with multi-mapping and multisession operations to handle the unlimited number of disconnected maps resulting from tracking losses. It is our contribution the seamless merging of two maps into a single one, after the detection of common regions between both maps. We also present a new place recognition algorithm to detect common regions between maps, either for relocalization, merging or loop closing, without hindering real-time performance. These multiple map operations are one of the pillars of ORB-SLAM3, which is considered the most relevant SLAM system in the literature because includes multi-map, multi-session capabilities, as well as the ability to work with visual and visual-inertial sensors. The system efficiently exploits short, mid, and long-term data association to achieve accurate real-time location. The open-source library has been thoroughly tested in our experimental section and by the community. It has been proven to be one of the most accurate systems with a wide range of sensor configurations. We have also made a leap into the medical arena, creating maps from endoscopies taken with monocular cameras that explore the inside of the patient¿s body for injuries or to apply treatments. This exploration is quite challenging due to multiple occlusions, lens perturbations, or tissue deformations, requiring the use of a multi-map V-SLAM. However, ORB-SLAM3 is not robust enough to maintain long tracks. Therefore, we propose CudaSIFT-SLAM as the first system to process a complete real colonoscopy in real-time, achieving a high mapping coverage. It handles the tissue deformation with a new quasi-rigid deformation model and is capable of relocalizing the camera or merging independent maps of previously visited regions. We benchmark our system in the C3VD phantom colon dataset, and in a full real colonoscopy from the Endomapper dataset, demonstrating the capabilities to merge submaps and relocate in them, obtaining significantly longer sub-maps. Our system successfully maps in real-time 88 % of the frames in the C3VD dataset. In a real screening colonoscopy, despite the much higher prevalence of occluded and blurred frames, the mapping coverage is 53 % in carefully explored areas and 38 % in the full sequence, a 70 % improvement over ORB-SLAM3.

[es] En las últimas décadas, los robots se han extendido a todos los aspectos de nuestra vida cotidiana. Pueden servir como robots industriales, robots de servicio, dispositivos de realidad virtual/aumentada, sistemas de conducción autónoma o incluso en el campo de la medicina como asistentes quirúrgicos o robots quirúrgicos. Para operar con seguridad en diferentes situaciones, los robots deben comprender su entorno y determinar su ubicación en él. Para lograrlo, el robot recopila información sobre el entorno donde se encuentra para crear una representación y localizarse en él. Los algoritmos conocidos como SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) construyen un mapa que representa el entorno y localizan simultáneamente al robot en tiempo real. Esta tesis se centra en los algoritmos SLAM, concretamente en el SLAM visual (V-SLAM), en el que se utiliza una cámara para reconstruir el entorno y localizarla en él. Proponemos un sistema V-SLAM con capacidades multi-mapa y multi-sesión que maneja un número ilimitado de mapas desconec ados resultantes de las pérdidas de seguimiento, que denominamos Atlas. Una fusión sin costuras de dos mapas, cuando una región común es detectada entre ambos mapas. Además, presentamos un nuevo algoritmo de reconocimiento de lugares que detecta regiones comunes entre mapas, para relocalización, fusión o cierre de bucles, manteniendo el funcionamiento en tiempo real. Las operaciones de múlti-mapa son uno de los pilares de ORB-SLAM3, que es considerado el sistema SLAM más relevante de la literatura gracias a sus capacidades multi-mapa, multi-sesión, y el soporte a múltiples configuraciones de sensores visuales y visualesinerciales. El sistema explota eficazmente la asociación de datos a corto, medio y largo plazo para lograr una localización precisa en tiempo real. La librería de código abierto ha sido probada a fondo en nuestros experimentos y por la comunidad. Se ha demostrado que es uno de los sistemas más precisos con una amplia gama de sensores. En el entorno médico, usamos endoscopias monoculares para construir un mapa del interior del paciente, donde se buscan lesiones o aplican tratamientos. La exploración es un gran reto debido a las múltiples oclusiones, perturbaciones en la lente o la deformación de los tejidos, que requiere emplear un V-SLAM multi-mapa. No obstante, los puntos de interés de ORB-SLAM3 no son lo suficientemente robustos como para ser seguidos de forma continua. Por lo tanto, hemos desarrollado CudaSIFT-SLAM, el primer sistema capaz de procesar una colonoscopia real completa en tiempo real, logrando una alta cobertura durante la exploración. Incluye un nuevo modelo de deformación cuasirígido que es capaz de manejar las pequeñas deformaciones de los tejidos, además, es capaz de relocalizar la cámara o fusionar mapas desconectados de regiones que han sido previamente visitadas. Hemos comparado nuestro sistema usando un dataset sintético (phantom) de colonoscopía llamado C3VD y una intervención real y completa de colonoscopia del dataset de Endomapper, demostrando la capacidad de fusionar sub-mapas y relocalizar el sensor en ellas, obteniendo sub-mapas significativamente más largos. Nuestro sistema es capaz de mapear y localizar el sensor con éxito en tiempo real durante el 88% de los fotogramas en el dataset de C3VD. En una colonoscopia real, incluso con el mayor número de fotogramas ocluidos o borrosos, la cobertura del mapa es del 53% en las áreas que se exploran con cuidado y del 38% en la secuencia completa, lo que supone una mejora de la cobertura del 70% con respecto a ORB-SLAM3.