Sistema de rastreamento de alvos para robôs móveis baseado em sensor visual e controle fuzzy.
Ano de defesa: | 2004 |
---|---|
Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Instituto Tecnológico de Aeronáutica
|
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
País: |
Não Informado pela instituição
|
Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=116 |
Resumo: | Este trabalho objetiva a implementação de um sistema de rastreamento de alvo para aplicações em robótica móvel, utilizando como sensor principal uma câmera tipo Charge-Coupled Device (CCD). Uma abordagem adaptativa é utilizada para compensar as variações de iluminação no ambiente. Esta adaptação: 1) usa o método de retroprojeção de histogramas para rastreamento do alvo; 2) gera uma distribuição de probabilidade gaussiana que representa o histograma de cores do alvo; 3) atualiza em tempo real os parâmetros (média e covariância) do histograma. Como contribuição deste trabalho, propõe-se a determinação do nível de filtragem do ruído, adaptando-se ao modelo do alvo a cada imagem capturada. Este procedimento foi incorporado à determinação dos pixels com intensidades de cores mais próximas das do alvo. Uma vez que a determinação da posição relativa entre o robô e o alvo depende de imagens ruidosas, um procedimento de estimação, denominada sistema grey, é empregado para suavizar o controle. Efetivamente, o que esta abordagem faz é estimar a dinâmica relativa entre o robô e o alvo, no que se refere a distância e orientação. Para reduzir o erro de distância entre o robô e o alvo, fez-se uso de um controlador fuzzy com duas entradas e uma saída, para controle de velocidade linear e angular. Este controlador é denominado de fuzzy look-ahead, uma vez que recebe como entrada as predições dos erros de posição. O sistema de rastreamento de alvo móvel foi implementado em simulação, utilizando o Matlab 6.1, obtendo-se bons resultados com imagens e trajetórias simuladas. Para os experimentos em tempo real, foram desenvolvidas bibliotecas gráficas em C++Builder 5.0, onde imagens capturadas pelo robô móvel Magellan-ISR são transferidas pela rede via TCP/IP para um Personal Computer (PC) remoto. Após a verificação da robustez dos módulos de detecção do alvo através do sistema de visão, da estimação/predição da posição do alvo e do controlador fuzzy, fez-se a integração dos mesmos para aplicação em tempo real. Esta integração foi implantada no computador de bordo do robô móvel Magellan-ISR. Dos resultados obtidos, a robustez do sistema pode ser verificada em diversos ambientes e sob diferentes condições. |
id |
ITA_f2b4c4d33d95a9f24111fa11d4433a11 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:116 |
network_acronym_str |
ITA |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA |
spelling |
Sistema de rastreamento de alvos para robôs móveis baseado em sensor visual e controle fuzzy.Dinâmica de robôsVisão por computadoresControladores nebulososPosição (localização)RobóticaEstimação de sistemasControleEste trabalho objetiva a implementação de um sistema de rastreamento de alvo para aplicações em robótica móvel, utilizando como sensor principal uma câmera tipo Charge-Coupled Device (CCD). Uma abordagem adaptativa é utilizada para compensar as variações de iluminação no ambiente. Esta adaptação: 1) usa o método de retroprojeção de histogramas para rastreamento do alvo; 2) gera uma distribuição de probabilidade gaussiana que representa o histograma de cores do alvo; 3) atualiza em tempo real os parâmetros (média e covariância) do histograma. Como contribuição deste trabalho, propõe-se a determinação do nível de filtragem do ruído, adaptando-se ao modelo do alvo a cada imagem capturada. Este procedimento foi incorporado à determinação dos pixels com intensidades de cores mais próximas das do alvo. Uma vez que a determinação da posição relativa entre o robô e o alvo depende de imagens ruidosas, um procedimento de estimação, denominada sistema grey, é empregado para suavizar o controle. Efetivamente, o que esta abordagem faz é estimar a dinâmica relativa entre o robô e o alvo, no que se refere a distância e orientação. Para reduzir o erro de distância entre o robô e o alvo, fez-se uso de um controlador fuzzy com duas entradas e uma saída, para controle de velocidade linear e angular. Este controlador é denominado de fuzzy look-ahead, uma vez que recebe como entrada as predições dos erros de posição. O sistema de rastreamento de alvo móvel foi implementado em simulação, utilizando o Matlab 6.1, obtendo-se bons resultados com imagens e trajetórias simuladas. Para os experimentos em tempo real, foram desenvolvidas bibliotecas gráficas em C++Builder 5.0, onde imagens capturadas pelo robô móvel Magellan-ISR são transferidas pela rede via TCP/IP para um Personal Computer (PC) remoto. Após a verificação da robustez dos módulos de detecção do alvo através do sistema de visão, da estimação/predição da posição do alvo e do controlador fuzzy, fez-se a integração dos mesmos para aplicação em tempo real. Esta integração foi implantada no computador de bordo do robô móvel Magellan-ISR. Dos resultados obtidos, a robustez do sistema pode ser verificada em diversos ambientes e sob diferentes condições. Instituto Tecnológico de AeronáuticaElder Moreira HemerlyAnderson Anjos da Silva2004-00-00info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=116reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITAinstname:Instituto Tecnológico de Aeronáuticainstacron:ITAporinfo:eu-repo/semantics/openAccessapplication/pdf2019-02-02T14:01:40Zoai:agregador.ibict.br.BDTD_ITA:oai:ita.br:116http://oai.bdtd.ibict.br/requestopendoar:null2020-05-28 19:32:17.8Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA - Instituto Tecnológico de Aeronáuticatrue |
dc.title.none.fl_str_mv |
Sistema de rastreamento de alvos para robôs móveis baseado em sensor visual e controle fuzzy. |
title |
Sistema de rastreamento de alvos para robôs móveis baseado em sensor visual e controle fuzzy. |
spellingShingle |
Sistema de rastreamento de alvos para robôs móveis baseado em sensor visual e controle fuzzy. Anderson Anjos da Silva Dinâmica de robôs Visão por computadores Controladores nebulosos Posição (localização) Robótica Estimação de sistemas Controle |
title_short |
Sistema de rastreamento de alvos para robôs móveis baseado em sensor visual e controle fuzzy. |
title_full |
Sistema de rastreamento de alvos para robôs móveis baseado em sensor visual e controle fuzzy. |
title_fullStr |
Sistema de rastreamento de alvos para robôs móveis baseado em sensor visual e controle fuzzy. |
title_full_unstemmed |
Sistema de rastreamento de alvos para robôs móveis baseado em sensor visual e controle fuzzy. |
title_sort |
Sistema de rastreamento de alvos para robôs móveis baseado em sensor visual e controle fuzzy. |
author |
Anderson Anjos da Silva |
author_facet |
Anderson Anjos da Silva |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Elder Moreira Hemerly |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Anderson Anjos da Silva |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Dinâmica de robôs Visão por computadores Controladores nebulosos Posição (localização) Robótica Estimação de sistemas Controle |
topic |
Dinâmica de robôs Visão por computadores Controladores nebulosos Posição (localização) Robótica Estimação de sistemas Controle |
dc.description.none.fl_txt_mv |
Este trabalho objetiva a implementação de um sistema de rastreamento de alvo para aplicações em robótica móvel, utilizando como sensor principal uma câmera tipo Charge-Coupled Device (CCD). Uma abordagem adaptativa é utilizada para compensar as variações de iluminação no ambiente. Esta adaptação: 1) usa o método de retroprojeção de histogramas para rastreamento do alvo; 2) gera uma distribuição de probabilidade gaussiana que representa o histograma de cores do alvo; 3) atualiza em tempo real os parâmetros (média e covariância) do histograma. Como contribuição deste trabalho, propõe-se a determinação do nível de filtragem do ruído, adaptando-se ao modelo do alvo a cada imagem capturada. Este procedimento foi incorporado à determinação dos pixels com intensidades de cores mais próximas das do alvo. Uma vez que a determinação da posição relativa entre o robô e o alvo depende de imagens ruidosas, um procedimento de estimação, denominada sistema grey, é empregado para suavizar o controle. Efetivamente, o que esta abordagem faz é estimar a dinâmica relativa entre o robô e o alvo, no que se refere a distância e orientação. Para reduzir o erro de distância entre o robô e o alvo, fez-se uso de um controlador fuzzy com duas entradas e uma saída, para controle de velocidade linear e angular. Este controlador é denominado de fuzzy look-ahead, uma vez que recebe como entrada as predições dos erros de posição. O sistema de rastreamento de alvo móvel foi implementado em simulação, utilizando o Matlab 6.1, obtendo-se bons resultados com imagens e trajetórias simuladas. Para os experimentos em tempo real, foram desenvolvidas bibliotecas gráficas em C++Builder 5.0, onde imagens capturadas pelo robô móvel Magellan-ISR são transferidas pela rede via TCP/IP para um Personal Computer (PC) remoto. Após a verificação da robustez dos módulos de detecção do alvo através do sistema de visão, da estimação/predição da posição do alvo e do controlador fuzzy, fez-se a integração dos mesmos para aplicação em tempo real. Esta integração foi implantada no computador de bordo do robô móvel Magellan-ISR. Dos resultados obtidos, a robustez do sistema pode ser verificada em diversos ambientes e sob diferentes condições. |
description |
Este trabalho objetiva a implementação de um sistema de rastreamento de alvo para aplicações em robótica móvel, utilizando como sensor principal uma câmera tipo Charge-Coupled Device (CCD). Uma abordagem adaptativa é utilizada para compensar as variações de iluminação no ambiente. Esta adaptação: 1) usa o método de retroprojeção de histogramas para rastreamento do alvo; 2) gera uma distribuição de probabilidade gaussiana que representa o histograma de cores do alvo; 3) atualiza em tempo real os parâmetros (média e covariância) do histograma. Como contribuição deste trabalho, propõe-se a determinação do nível de filtragem do ruído, adaptando-se ao modelo do alvo a cada imagem capturada. Este procedimento foi incorporado à determinação dos pixels com intensidades de cores mais próximas das do alvo. Uma vez que a determinação da posição relativa entre o robô e o alvo depende de imagens ruidosas, um procedimento de estimação, denominada sistema grey, é empregado para suavizar o controle. Efetivamente, o que esta abordagem faz é estimar a dinâmica relativa entre o robô e o alvo, no que se refere a distância e orientação. Para reduzir o erro de distância entre o robô e o alvo, fez-se uso de um controlador fuzzy com duas entradas e uma saída, para controle de velocidade linear e angular. Este controlador é denominado de fuzzy look-ahead, uma vez que recebe como entrada as predições dos erros de posição. O sistema de rastreamento de alvo móvel foi implementado em simulação, utilizando o Matlab 6.1, obtendo-se bons resultados com imagens e trajetórias simuladas. Para os experimentos em tempo real, foram desenvolvidas bibliotecas gráficas em C++Builder 5.0, onde imagens capturadas pelo robô móvel Magellan-ISR são transferidas pela rede via TCP/IP para um Personal Computer (PC) remoto. Após a verificação da robustez dos módulos de detecção do alvo através do sistema de visão, da estimação/predição da posição do alvo e do controlador fuzzy, fez-se a integração dos mesmos para aplicação em tempo real. Esta integração foi implantada no computador de bordo do robô móvel Magellan-ISR. Dos resultados obtidos, a robustez do sistema pode ser verificada em diversos ambientes e sob diferentes condições. |
publishDate |
2004 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2004-00-00 |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
format |
masterThesis |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=116 |
url |
http://www.bd.bibl.ita.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=116 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Instituto Tecnológico de Aeronáutica |
publisher.none.fl_str_mv |
Instituto Tecnológico de Aeronáutica |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA instname:Instituto Tecnológico de Aeronáutica instacron:ITA |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA |
collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA |
instname_str |
Instituto Tecnológico de Aeronáutica |
instacron_str |
ITA |
institution |
ITA |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do ITA - Instituto Tecnológico de Aeronáutica |
repository.mail.fl_str_mv |
|
subject_por_txtF_mv |
Dinâmica de robôs Visão por computadores Controladores nebulosos Posição (localização) Robótica Estimação de sistemas Controle |
_version_ |
1706804985583370240 |