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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.3.2008.tde-14082008-131256
Documento
Autor
Nome completo
Paulo Roberto Godoi de Oliveira
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2008
Orientador
Banca examinadora
Cabral, Eduardo Lobo Lustosa (Presidente)
Cozman, Fabio Gagliardi
Forster, Carlos Henrique Quartucci
Título em português
Auto-localização e construção de mapas de ambiente para robôs móveis baseados em visão omnidirecional estéreo.
Palavras-chave em português
Auto-localização e mapeamento simultâneos
Visão computacional
Visão omnidirecional estéreo
Resumo em português
Este projeto consiste no desenvolvimento de um sistema para auto-localização e construção de mapas de ambiente para robôs móveis em um ambiente estruturado, ou seja, que pode ser descrito através de primitivas geométricas. O mapa é construído a partir da reconstrução de imagens adquiridas por um sistema de visão omnidirecional estéreo baseado em um espelho duplo de perfil hiperbólico. A partir de uma única imagem obtida, utilizandose algoritmos de visão estéreo, realiza-se a reconstrução tridimensional do ambiente em torno do robô e, assim, obtêm-se as distâncias de objetos presentes no ambiente ao sistema de visão. A partir da correspondência da reconstrução de várias imagens tomadas em diferentes posições cria-se o mapa do ambiente. Além do mapa global do ambiente o sistema também realiza o cálculo da localização do robô no ambiente utilizando informações obtidas na correspondência da reconstrução da seqüência de imagens e a odometria do robô. O sistema de construção de mapas de ambiente e auto-localização do robô é testado em um ambiente virtual e um ambiente real. Os resultados obtidos tanto na construção do mapa global do ambiente, como na localização do robô, mostram que o sistema é capaz de obter informação com a acuracidade necessária para permitir a sua utilização para navegação de robôs móveis. O tempo computacional necessário para reconstruir as imagens, calcular a posição do robô e criar o mapa global do ambiente possibilita que o sistema desenvolvido seja usado em uma aplicação que necessite da geração do mapa global em um intervalo de tempo na ordem de poucos segundos. Ressalta-se que este projeto teve como ponto de partida um projeto de iniciação científica financiado pela FAPESP. Esse trabalho de iniciação científica foi publicado na forma de um trabalho de conclusão de curso (Oliveira, 2005).
Título em inglês
Simultaneous localization and map building for mobile robots with omnidirectional estereo vision.
Palavras-chave em inglês
Computer vision
Omnidirectional estereo vision
Simultaneous localization and mapping
Resumo em inglês
This project aims the development of a system for self localization and environment map building for mobile robots in a structured environment. The map is built from images acquired by an omnidirectional stereo system with a hyperbolic double lobed mirror. From a single acquired image, using stereo vision algorithms, the environment around the robot is tridimensionally reconstruct and the distances of objects in the environment from the system are calculated. From the matching of several reconstructed environments obtained from images taken in different positions the global environment map is created. Besides the global map the system also calculates the localization of the mobile robot using information obtained from the matching of the sequence of image reconstructions and the robot odometry. The map building and robot localization system is tested in virtual and real environments. The computational time required to make the calculation is of the order of few seconds. The results obtained both for the map building and for the robot localization show that the system is capable of generating information with enough accuracy to allow it to be used for mobile robot navigation. This project had as start point a scientific initiation project supported by FAPESP. The scientific initiation project was published as a graduation work (Oliveira, 2005).
 
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Dissertacao.pdf (3.19 Mbytes)
Data de Publicação
2008-08-20
 
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