Sistema de localização, mapeamento e registro 3D para robótica móvel baseado em técnicas de visão computacional

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Barbosa, Flávio Gabriel Oliveira
Orientador(a): Stemmer, Marcelo Ricardo
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Link de acesso: https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/176762
Resumo: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2017.
id UFSC_cd3de886ac9801cd227f8093083cab41
oai_identifier_str oai:repositorio.ufsc.br:123456789/176762
network_acronym_str UFSC
network_name_str Repositório Institucional da UFSC
repository_id_str
spelling Universidade Federal de Santa CatarinaBarbosa, Flávio Gabriel OliveiraStemmer, Marcelo Ricardo2017-06-27T04:19:23Z2017-06-27T04:19:23Z2017346667https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/176762Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2017.A introdução de sistemas de visão computacional em robôs móveis se traduz em um significativo aumento de suas habilidades sensoriais, o que implica em uma maior versatilidade e segurança nas operações do robô. Armazenar e manipular todas as imagens percebidas por um robô durante sua tarefa de localização e mapeamento visual é tipicamente intratável para cenários reais. A alternativa adotada por este trabalho é representar o ambiente de forma topológica, onde alguns quadros são selecionados, chamados keyframes, e representam locais visualmente distintos do ambiente. Assim, cada nó do mapa proposto corresponde a um quadro-chave, descrito por um conjuntos de características locais obtidas pelos descritores SIFT, SURF, ORB, BRIEF e BRISK. A seleção destes descritores baseou-se nas avaliações anteriores encontradas na literatura e em uma série de testes que verificaram habilidades importantes no contexto proposto. Ao navegar em determinado ambiente, adquirir modelos 3D, que proporcionam uma compreensão muito mais abrangente do que mapas 2D, são de particular interesse para usuários remotos interessados no interior do ambiente que o robô percorre. O sistema proposto é baseado em registro de nuvens de pontos. Um Kinect acoplado ao robô captura imagens RGB e de profundidade, usadas para gerar nuvens de pontos que posteriormente são alinhadas na forma de registro, utilizando o alinhamento inicial SAC-IA com os descritores PFH e FPFH, e alinhadas através do algoritmo ICP. As métricas de avaliação demonstraram que os sistemas propostos são capazes de localizar o robô com precisão, encontrando a localização global ao longo de toda a trajetória, sendo capaz de resolver os problemas do robô sequestrado e do robô despertado. O algoritmo de alinhamento mostrou bons resultados quanto a capacidade de criar modelos compreensíveis, porém demanda um alto custo computacional. Desta forma, o presente trabalho propõe uma solução para que um robô acoplado com um Kinect percorra sua trajetória de forma autônoma, localizando-se e coletando nuvens de pontos que são usadas para criar um modelo 3D de seu ambiente de trabalho.<br>Abstract : The introduction of computer vision systems in mobile robots translates into a significant increase in their sensory habilities, which implies greater versatility and security in robot operations. Storing and manipulating all the images perceived by a robot during its visual localization and mapping task is typically intractable for real scenarios. The alternative adopted by this work is to represent the environment in a topological form, where some frames are selected, called keyframes, and represent visually distinct locations from the environment. Thus, each proposed map node corresponds to a keyframe, described by a set of local characteristics obtained by SIFT, SURF, ORB, BRIEF and BRISK descriptors. The selection of these descriptors was based on previous evaluations found in the literature and on a series of tests that verified important skills in the proposed context. When navigating through a particular environment, acquiring 3D models, which provide a much more comprehensive understanding than 2D maps, are of particular interest to remote users interested in the interior of the environment that the robot traverses. The proposed system is based on 3D point cloud registration. A Kinect is coupled to the robot and captures RGB and depth images, which are used to generate point clouds, aligned in the registration form, using the SAC-IA initial alignment with the descriptors PFH and FPFH, and fully aligned through the ICP algorithm. The evaluation metrics demonstrated that the proposed systems are able to locate the robot with precision, being able to cope with the global localization problem throughout the whole trajectory, including the classic kidnapped robot and wake-up problems. The alignment algorithm showed good results in respect of creating comprehensive models, although it demands a high computational cost. Therefore, the present work proposes a solution for a robot coupled with a Kinect to traverse its path autonomously, locating itself and collecting point clouds that are used to create a 3D model of its work environment.138 p.| il.porEngenharia de sistemasRobóticaVisao de roboVisão por computadorSistema de localização, mapeamento e registro 3D para robótica móvel baseado em técnicas de visão computacionalinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINAL346667.pdfapplication/pdf9358541https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/176762/1/346667.pdf033a82eaa1a2438bea3ff3c054363e4aMD51123456789/1767622017-06-27 01:19:23.112oai:repositorio.ufsc.br:123456789/176762Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestsandra.sobrera@ufsc.bropendoar:23732017-06-27T04:19:23Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Sistema de localização, mapeamento e registro 3D para robótica móvel baseado em técnicas de visão computacional
title Sistema de localização, mapeamento e registro 3D para robótica móvel baseado em técnicas de visão computacional
spellingShingle Sistema de localização, mapeamento e registro 3D para robótica móvel baseado em técnicas de visão computacional
Barbosa, Flávio Gabriel Oliveira
Engenharia de sistemas
Robótica
Visao de robo
Visão por computador
title_short Sistema de localização, mapeamento e registro 3D para robótica móvel baseado em técnicas de visão computacional
title_full Sistema de localização, mapeamento e registro 3D para robótica móvel baseado em técnicas de visão computacional
title_fullStr Sistema de localização, mapeamento e registro 3D para robótica móvel baseado em técnicas de visão computacional
title_full_unstemmed Sistema de localização, mapeamento e registro 3D para robótica móvel baseado em técnicas de visão computacional
title_sort Sistema de localização, mapeamento e registro 3D para robótica móvel baseado em técnicas de visão computacional
author Barbosa, Flávio Gabriel Oliveira
author_facet Barbosa, Flávio Gabriel Oliveira
author_role author
dc.contributor.pt_BR.fl_str_mv Universidade Federal de Santa Catarina
dc.contributor.author.fl_str_mv Barbosa, Flávio Gabriel Oliveira
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Stemmer, Marcelo Ricardo
contributor_str_mv Stemmer, Marcelo Ricardo
dc.subject.classification.pt_BR.fl_str_mv Engenharia de sistemas
Robótica
Visao de robo
Visão por computador
topic Engenharia de sistemas
Robótica
Visao de robo
Visão por computador
description Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2017.
publishDate 2017
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2017-06-27T04:19:23Z
dc.date.available.fl_str_mv 2017-06-27T04:19:23Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2017
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/176762
dc.identifier.other.pt_BR.fl_str_mv 346667
identifier_str_mv 346667
url https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/176762
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 138 p.| il.
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFSC
instname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron:UFSC
instname_str Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
instacron_str UFSC
institution UFSC
reponame_str Repositório Institucional da UFSC
collection Repositório Institucional da UFSC
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/176762/1/346667.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv 033a82eaa1a2438bea3ff3c054363e4a
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)
repository.mail.fl_str_mv sandra.sobrera@ufsc.br
_version_ 1851759063568744448

Registros relacionados