Autonomous systems are one interesting topic recently investigated; for land and aerial vehicles; however, the main limitation of aerial vehicles is the weight to carry on-board, since the power consumed depends on this and hardware like sensors and processor is limited. The present thesis develops an application of digital image processing to detect obstacles using only a monocamera, there are some approaches but the present report wants to focus on the distance estimation approach that, in future works, can be combined with other methods since this approach is more general. The distance estimation approach uses feature detection algorithms in two consecutive images, matching them and thus estimate the obstacle position. The estimation is computed through a mathematical model of the camera and projections between those two images. There are many parameters to improve final results and the best parameters are found and tested with consecutive images, which were captured every 0.5m along a straight path of 5m. Fraunhofer position modules are tested with the entire algorithm. Finally, in order to establish the new path without obstacles, an optimal binary integer programming problem is proposed, adapting the approach using results obtained from the distance estimation and obstacle detection. Resulting data is suitable for combining them with information obtained from conventional sensors, such as ultrasonic sensors. The obtained mean error is between 1% and 12% in short distances (less than 2.5 m) and greater with longer distances. The complexity of this study lies in the use of a single camera for the capture of frontal images and obtaining 3D information of the environment, the computation of the obstacle detection algorithm is tested off-line and the path-planning algorithm is proposed with detected keypoints in the background. / Autonome Systeme sind ein interessantes Thema vor kurzem untersucht; für Land- und Luftfahrzeuge; Allerdings ist die Hauptbegrenzung von Luftfahrzeugen das Gewicht, um an Bord zu tragen, da die verbrauchte Energie davon abhängt und Hardware wie Sensoren und Prozessor begrenzt ist. Die vorliegende Arbeit entwickelt eine Anwendung der digitalen Bildverarbeitung zur Erkennung von Hindernissen, die nur eine Monokamera verwenden, es gibt einige Ansätze, aber der vorliegende Bericht will sich auf den Abstandsschätzungsansatz konzentrieren, der in Zukunft mit anderen Methoden kombiniert werden kann, da dieser Ansatz ist allgemeiner. Der Abstandsschätzungsansatz verwendet Merkmalserkennungsalgorithmen in zwei aufeinanderfolgenden Bildern, passt sie an und schätzt somit die Hindernisposition ab. Die Schätzung wird durch ein mathematisches Modell der Kamera und Projektionen zwischen diesen beiden Bildern berechnet. Es gibt viele Parameter, um die endgültigen Ergebnisse zu verbessern, und die besten Parameter werden mit aufeinanderfolgenden Bildern gefunden und getestet, die alle 0,5 m auf einem geraden Weg von 5 m erfasst wurden. Fraunhofer-Positionsmodule werden mit dem gesamten Algorithmus getestet. Schließlich wird, um den neuen Weg ohne Hindernisse zu etablieren, ein optimales Binär-Integer-Programmierproblem vorgeschlagen, das den Ansatz unter Verwendung von Ergebnissen, die aus der Abstandsschätzung und der Hinderniserkennung erhalten wurden, anpasst. Die daraus resultierenden Daten eignen sich zur Kombination mit Informationen aus konventionellen Sensoren wie Ultraschallsensoren. Der erhaltene mittlere Fehler liegt zwischen 1 % und 12 % in kurzen Abständen (weniger als 2,5 m) und größer mit längeren Abständen. Die Komplexität dieser Studie liegt in der Verwendung einer einzigen Kamera für die Erfassung von Frontalbildern und dem Erhalten von 3D-Informationen der Umgebung, wird die Berechnung des Hinderniserfassungsalgorithmus off-line getestet und derWegplanungsalgorithmus wird mit erkannten Keypoints vorgeschlagen im Hintergrund. / Tesis

Autonomous systems are one interesting topic recently investigated; for land and aerial vehicles; however, the main limitation of aerial vehicles is the weight to carry on-board, since the power consumed depends on this and hardware like sensors and processor is limited. The present thesis develops an application of digital image processing to detect obstacles using only a monocamera, there are some approaches but the present report wants to focus on the distance estimation approach that, in future works, can be combined with other methods since this approach is more general. The distance estimation approach uses feature detection algorithms in two consecutive images, matching them and thus estimate the obstacle position. The estimation is computed through a mathematical model of the camera and projections between those two images. There are many parameters to improve final results and the best parameters are found and tested with consecutive images, which were captured every 0.5m along a straight path of 5m. Fraunhofer position modules are tested with the entire algorithm. Finally, in order to establish the new path without obstacles, an optimal binary integer programming problem is proposed, adapting the approach using results obtained from the distance estimation and obstacle detection. Resulting data is suitable for combining them with information obtained from conventional sensors, such as ultrasonic sensors. The obtained mean error is between 1% and 12% in short distances (less than 2.5 m) and greater with longer distances. The complexity of this study lies in the use of a single camera for the capture of frontal images and obtaining 3D information of the environment, the computation of the obstacle detection algorithm is tested off-line and the path-planning algorithm is proposed with detected keypoints in the background. / Autonome Systeme sind ein interessantes Thema vor kurzem untersucht; für Land- und Luftfahrzeuge; Allerdings ist die Hauptbegrenzung von Luftfahrzeugen das Gewicht, um an Bord zu tragen, da die verbrauchte Energie davon abhängt und Hardware wie Sensoren und Prozessor begrenzt ist. Die vorliegende Arbeit entwickelt eine Anwendung der digitalen Bildverarbeitung zur Erkennung von Hindernissen, die nur eine Monokamera verwenden, es gibt einige Ansätze, aber der vorliegende Bericht will sich auf den Abstandsschätzungsansatz konzentrieren, der in Zukunft mit anderen Methoden kombiniert werden kann, da dieser Ansatz ist allgemeiner. Der Abstandsschätzungsansatz verwendet Merkmalserkennungsalgorithmen in zwei aufeinanderfolgenden Bildern, passt sie an und schätzt somit die Hindernisposition ab. Die Schätzung wird durch ein mathematisches Modell der Kamera und Projektionen zwischen diesen beiden Bildern berechnet. Es gibt viele Parameter, um die endgültigen Ergebnisse zu verbessern, und die besten Parameter werden mit aufeinanderfolgenden Bildern gefunden und getestet, die alle 0,5 m auf einem geraden Weg von 5 m erfasst wurden. Fraunhofer-Positionsmodule werden mit dem gesamten Algorithmus getestet. Schließlich wird, um den neuen Weg ohne Hindernisse zu etablieren, ein optimales Binär-Integer-Programmierproblem vorgeschlagen, das den Ansatz unter Verwendung von Ergebnissen, die aus der Abstandsschätzung und der Hinderniserkennung erhalten wurden, anpasst. Die daraus resultierenden Daten eignen sich zur Kombination mit Informationen aus konventionellen Sensoren wie Ultraschallsensoren. Der erhaltene mittlere Fehler liegt zwischen 1 % und 12 % in kurzen Abständen (weniger als 2,5 m) und größer mit längeren Abständen. Die Komplexität dieser Studie liegt in der Verwendung einer einzigen Kamera für die Erfassung von Frontalbildern und dem Erhalten von 3D-Informationen der Umgebung, wird die Berechnung des Hinderniserfassungsalgorithmus off-line getestet und derWegplanungsalgorithmus wird mit erkannten Keypoints vorgeschlagen im Hintergrund. / Tesis