[ca] El mapeig i la localització són dos processos fonamentals en robòtica autònoma mòbil a causa de que són la base d'altres tasques de més alt nivell i més complexes, com l'evitació d'obstacles o la planificació de rutes. El mapeig és el procés a través del qual el robot construeix la seva pròpia representació de l'entorn quan el mapa no està disponible. Existeixen fonamentalment dos tipus de mapes: els mètrics i els topològics. Mentre que els mapes mètrics representen el món el més exacte possible d'acord a un sistema de coordenades de referència, els mapes topològics el representen d'una manera abstracte utilitzant un graf, el que suposa una sèrie d'avantatges respecte als mètrics. A causa de l'inevitable soroll que inclouen els sensors, els algorismes de mapeig normalment estan basats en tècniques de detecció de bucles, que consisteixen en identificar correctament quan el vehicle ha tornat a un lloc prèviament visitat per reduir la incertesa en els mapes resultants. Aquesta tesi tracta de donar solució al problema de generar mapes topològics de l'entorn utilitzant algorismes eficients de detecció de bucles basats en visió. Degut a que la qualitat d'un algorisme de detecció visual de bucles està directament relacionada amb la descripció de les imatges i amb el mètode utilitzat per indexarles, en aquesta tesi es proposen diverses tècniques per detectar bucles adoptant diferents enfocs. Aquests mètodes s'utilitzen com a components bàsics en tres nous algorismes de mapeig topològic. Els resultats obtinguts indiquen que les solucions proposades presenten un millor rendiment que diversos algorismes considerats com estat de l'art per la comunitat. Per concloure, i atès que el reconeixement d'escenes és també un component essencial en altres àrees d'investigació, es presenta un algorisme de generació de mosaics d'imatges. Aquest algorisme utilitza una de les tècniques de detecció de bucles presentades prèviament per trobar parells d'imatges que es solapen, i s'utilitza per obtenir mosaics en diferents entorns en un temps raonable.

[en] Mapping and localization are two essential processes in autonomous mobile robotics since they are the basis of other higher level and more complex tasks, such as obstacle avoidance or path planning. Mapping is the process through which a robot builds its own representation of the environment when a map of the environment is not available. There exist mainly two types of maps: metric and topological. While metric maps represent the world as accurate as possible with regard to a global coordinate system, topological maps represent the environament in an abstract manner by means of a graph, which implies several benefits in front of the classic metric approaches. Due to the unavoidable noise that sensors present, mapping algorithms usually rely on loop closure detection techniques, which entails the correct identification of previously seen places to reduce the uncertainty of the resulting maps. This dissertation deals with the problem of generating topological maps of the environment using efficient appearance-based loop closure detection techniques. Since the quality of a visual loop closure detection algorithm is related to the image description method and its ability to index previously seen images, several methods for loop closure detection adopting diferent approaches are developed and assessed. Then, these methods are used as basic components in three novel topological mapping algorithms. The results obtained indicate that the solutions proposed attain a better performance than several state-of-the-art approaches. To conclude, given that place recognition is also a key component in other research areas, a multi-threaded image mosaicing algorithm is proposed. This approach makes use of one of the loop closure detection techniques previously introduced in order to find overlapping pairs between images and finally obtain seamless mosaics of different environments in a reasonable amount of time.