Sistema de modelização tridimensional para ambientes não estruturados

A navegação de veículos autónomos em ambientes não estruturados continua a ser um problema em aberto. A complexidade do mundo real ainda é um desafio. A difícil caracterização do relevo irregular, dos objectos dinâmicos e pouco distintos(e a inexistência de referências de localização) tem sido alvo de estudo e do desenvolvimento de vários métodos que permitam de uma forma eficiente, e em tempo real, modelizar o espaço tridimensional. O trabalho realizado ao longo desta dissertação insere-se na estratégia do Laboratório de Sistemas Autónomos (LSA) na pesquisa e desenvolvimento de sistemas sensoriais que possibilitem o aumento da capacidade de percepção das plataformas robóticas. O desenvolvimento de um sistema de modelização tridimensional visa acrescentar aos projectos LINCE (Land INtelligent Cooperative Explorer) e TIGRE (Terrestrial Intelligent General proposed Robot Explorer) maior autonomia e capacidade de exploração e mapeamento. Apresentamos alguns sensores utilizados para a aquisição de modelos tridimensionais, bem como alguns dos métodos mais utilizados para o processo de mapeamento, e a sua aplicação em plataformas robóticas. Ao longo desta dissertação são apresentadas e validadas técnicas que permitem a obtenção de modelos tridimensionais. É abordado o problema de analisar a cor e geometria dos objectos, e da criação de modelos realistas que os representam. Desenvolvemos um sistema que nos permite a obtenção de dados volumétricos tridimensionais, a partir de múltiplas leituras de um Laser Range Finder bidimensional de médio alcance. Aos conjuntos de dados resultantes associamos numa nuvem de pontos coerente e referenciada. Foram desenvolvidas e implementadas técnicas de segmentação que permitem inspeccionar uma nuvem de pontos e classifica-la quanto às suas características geométricas, bem como ao tipo de estruturas que representem. São apresentadas algumas técnicas para a criação de Mapas de Elevação Digital, tendo sido desenvolvida um novo método que tira partido da segmentação efectuada

The navigation of autonomous vehicles in unstructured environments is still an open problem. The complexity of the real world is still a challenge. The harsh characterization of irregular terrain, of dynamic objects poorly defined (and the lack of references location) has been a subject of study and development of several methods for efficiently, and in real time, modeling the three-dimensional space. The work along this dissertation is part of the strategy of the Laboratório de Sistemas Autónomos (LSA) in the research and development of sensory systems that allow the increase of the perceptual capacity of robotic platforms. The development of a threedimensional modeling system aims to add to the projects LINCE (Land INtelligent Cooperative Explorer) e TIGRE (Terrestrial Intelligent General proposed Robot Explorer) greater autonomy and capacity for exploration and mapping. We present some sensors used for the acquisition of three-dimensional models, as well as some of the most widely used methods for the mapping process, and its applications in robotic platforms. Throughout this dissertation are presented and validated techniques to obtain threedimensional models. It is addressed the problem of analyzing the color and geometry of objects, and the creation of realistic models that represent them. It as been developed a system that allows us to obtain three-dimensional volumetric data, from multiple readings of a bi-dimensional, medium range laser range finder. To the resulting data sets we have associated a consistent and referenced point cloud. we developed and implemented segmentation techniques that allow inspecting a cloud of points and classifies them as to their geometric characteristics and the type of structures they represent. Some techniques for the creation of digital elevation maps are presented, having been developed a new method that takes advantage of the segmentation carried out.