[en] Event cameras are bio-inspired sensors that detect logarithmic changes in pixel-level illumination, generating events asynchronously with microsecond resolution. This principle provides significant advantages over conventional cameras such as high dynamic range, low latency, and low power consumption, making them ideal for dynamic scenarios and challenging lighting conditions. This work addresses the egomotion estimation of an event camera using a geometric model-based approach and optimization techniques, avoiding the use of learning methods to make it applicable in resource-constrained environments and to deeply understand the problem. A detailed study of the underlying mathematical foundations guides the development of the proposed method. The proposed methodology consists of three main blocks: normal flow estimation, inverse depth estimation, and a robust linear solver. The normal flow estimation method is based on fitting local planes on surfaces of active events, while inverse depth is tackled using optimization techniques to align events at a reference timestamp. Finally, a robust linear solver based on the iterative RANSAC method is implemented, using the inverse depth and normal flow estimates to obtain the camera's linear velocity. The method's performance is evaluated through experiments with synthetic and real data. With synthetic data, the inverse depth optimization algorithm effectively aligns events and converges rapidly to its ground truth value. Additionally, the normal flow estimation recovers both its orientation and magnitude in these examples. Despite certain limitations in synthetic data, this allows the linear solver to obtain the linear velocity. However, poorly conditioned normal flows are observed when tested with real data. To correct these normal flows, a multi-spatial scale maxpooling method is implemented, which improves estimated orientations but fails to recover magnitude. Conversely, the inverse depth estimation algorithm proves highly effective with real data, correctly aligning events in few iterations. Finally, limitations observed are discussed, and alternatives for future research are proposed.

[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.