En aplicaciones de captura robotizada se ha hecho necesario el uso de información tridimensional de los objetos que son manipulados. Esta información puede obtenerse mediante dispositivos de adquisición 3D, tales como escáneres láser o cámaras de tiempo de vuelo, que proporcionan imágenes de rango de los objetos. En este trabajo de tesis se presenta un nuevo enfoque para encontrar, sin disponer de una estimación previa, la transformación rígida que produzca una alineación adecuada de las nubes de puntos obtenidas con esos dispositivos. El algoritmo realiza una búsqueda iterativa de correspondencias mediante la comparación de descriptores 2D en varios niveles de resolución utilizando para ello una medida de similitud específicamente diseñada para el descriptor propuesto en esta tesis. Este algoritmo de alineamiento se puede utilizar tanto para modelado 3D como para aplicaciones de manipulación de objetos en situaciones en las que los objetos estén parcialmente ocluidos o presenten simetrías.

In applications of robotic manipulation of objects, the use of three-dimensional information of objects being manipulated has been made necessary. This information can be obtained by 3D acquisition devices, such as laser scanners or cameras of flight time, providing range images of objects. This thesis presents a new approach to find, without having a previous estimate, the Euclidean transformation that produces a proper alignment of point clouds obtained with these devices. The algorithm performs an iterative search for correspondences by comparing 2D descriptors at various levels of resolution using a similarity measure specifically designed for the descriptor proposed in this thesis. This alignment algorithm can be used for both 3D modelling and robotic manipulation applications when objects are partially occluded or have symmetries.