Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Caja Delimitante 3D (3D Bounding Box)
Paralelepípedo recto alineado con los ejes u orientado, utilizado para delimitar la posición y la extensión espacial de un objeto en un espacio tridimensional. Se define por sus coordenadas de centro (o de una esquina), sus dimensiones (largo, ancho, alto) y su orientación (ángulos de Euler o cuaternión).
Fusión de Sensores (Sensor Fusion)
Proceso de integración de datos provenientes de varios sensores (ej: LiDAR, cámara, radar) para producir una representación del entorno más robusta, precisa y completa que la proporcionada por una sola fuente. Permite combinar las fortalezas de cada modalidad para superar sus respectivas debilidades.
Detección de Objetos por Cuadrícula Voxel (Voxel Grid Detection)
Enfoque de detección 3D que discretiza el espacio en una cuadrícula tridimensional de voxeles (volúmenes elementales). Las características se extraen de esta cuadrícula para predecir la presencia y la localización de los objetos, a menudo a través de redes neuronales convolucionales 3D (3D CNN).
Proyección Multivista (Multi-view Projection)
Método que proyecta una nube de puntos 3D en múltiples planos 2D (imágenes de vista de pájaro, vista frontal, etc.) para utilizar arquitecturas de detección de objetos 2D maduras. Las predicciones 2D luego se reproyectan en el espacio 3D para obtener las cajas delimitantes finales.
Ancla 3D (3D Anchor)
Cajas delimitantes 3D predefinidas con tamaños, orientaciones y posiciones específicas, utilizadas como referencias en los métodos de detección basados en anclas. La red predice los desplazamientos con respecto a estas anclas para refinar la localización y la geometría de los objetos detectados.
Detección Sin Anclas (Anchor-free Detection)
Paradigma de detección 3D que no se basa en un conjunto de cajas de referencia predefinidas. Predice directamente los atributos del objeto (centro, dimensiones, orientación) a partir de puntos clave o mapas de calor, simplificando el proceso y mejorando la generalización a objetos de diversos tamaños.
Mapa de Ocupación (Occupancy Grid)
Representación discreta del entorno donde el espacio se divide en celdas regulares, cada una con una probabilidad de estar ocupada, libre o desconocida. Es comúnmente utilizada en robótica y para la planificación de trayectorias a partir de datos de sensores 3D.
Malla de Polígonos (Polygon Mesh)
Colección de vértices, aristas y caras que definen la forma de un objeto poliedro en 3D. Se utiliza como salida de modelos de segmentación o reconstrucción 3D para una representación geométrica más fina y realista que las cajas delimitantes.
Red de Puntos (PointNet)
Arquitectura de red neuronal profunda diseñada para procesar directamente nubes de puntos, respetando las propiedades de invarianza a la permutación de puntos. Utiliza funciones simétricas (como el max pooling) para agregar la información de toda la nube.
Detección por Lanzamiento de Rayos (Ray-casting Detection)
Técnica que simula el lanzamiento de rayos desde un punto de vista (sensor) a través de los vóxeles de una cuadrícula 3D para determinar las intersecciones e inferir la presencia de objetos. A menudo se utiliza para modelar el campo de visión de un LiDAR y mejorar la precisión de la detección.
Segmentación Semántica 3D (3D Semantic Segmentation)
Tarea que consiste en asignar una etiqueta de clase semántica (ej: 'coche', 'peatón', 'edificio') a cada punto o vóxel de una nube de puntos 3D. Proporciona una comprensión densa y detallada de la escena, más allá de la simple localización de objetos.
Detección de Objetos en Tiempo Real (Real-time 3D Object Detection)
Capacidad de un sistema para detectar y localizar objetos en 3D con una latencia lo suficientemente baja para aplicaciones dinámicas como la conducción autónoma. Impone restricciones estrictas sobre la complejidad del modelo y la eficiencia computacional.
Calibración Extrínseca (Extrinsic Calibration)
Proceso de determinación de la posición y orientación relativas de un sensor con respecto a un sistema de coordenadas de referencia (ej: el vehículo). Una calibración precisa es esencial para la fusión de datos multimodales y la proyección correcta de las detecciones en un espacio común.
Cuaternión de Orientación (Orientation Quaternion)
Representación matemática de una rotación en un espacio tridimensional utilizando cuatro números (w, x, y, z). Es preferida a los ángulos de Euler para describir la orientación de las cajas delimitadoras 3D porque evita el problema del bloqueo del cardán (gimbal lock).
Detección por Propagación de Características (Feature Propagation Detection)
Estrategia utilizada en arquitecturas jerárquicas (ej: PointNet++) donde las características se extraen en resoluciones cada vez más gruesas, luego se propagan e interpolan hacia los puntos originales para una predicción fina a nivel de cada punto.