Sistema de odometria visual 3d utilizando o sensor Rgb-D Kinect
| Ano de defesa: | 2014 |
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| Orientador(a): | |
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| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.apps.uern.br/xmlui/handle/123456789/918 |
Resumo: | A localização de um robô em seu ambiente é uma tarefa fundamental para dar autonomia ao mesmo. Diante deste problema, a Odometria Visual surge como uma alternativa à Odometria Mecânica realizada através do uso de encoders (sensores de rotação), que por serem sensores ruidosos, são suscetíveis ao acúmulo de erros de cálculo da distância percorrida pelo robô ao longo do tempo. Neste trabalho, propomos o uso da Odometria Visual para estimar o movimento de translação e rotação do robô em períodos de tempo, apenas fazendo uso de imagens capturadas do ambiente em que o robô está inserido e, assim, saber a sua pose atual, tendo por base um referencial fixo. Para captura das imagens, é utilizado um sensor RGB-D da Microsoft, o Kinect. A cada par de imagens geradas em instantes de tempos e localizações diferentes, aplica-se um detector de pontos sobre ambas, com intuito de identificar pontos notáveis, características comuns entre as imagens. Posteriormente é utilizado um algoritmo de correlação, que faz a correspondência entre os pontos comuns reconhecidos nas imagens, e por fim, obtém-se a profundidade por meio das informações de um mapa de profundidade. Com essas informações, algumas operações são realizadas para se estimar o deslocamento relativo entre as posições nas quais as imagens foram geradas. Dessa forma, este trabalho preocupa-se em apresentar um sistema de Odometria Visual 3D, que possibilite um resultado satisfatório e rápido para auxiliar um sistema de navegação para robôs móveis. Experimentos preliminares, com dados reais, mostram que este sistema, com as devidas adaptações, pode ser utilizado em um robô real |
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