Método de correspondência para sistemas de visão multi-câmara

Os sistemas de perceção visual são das principais fontes de informação sensorial utilizadas pelos robôs autónomos, para localização e navegação em diferentes meios de operação. O objetivo passa por obter uma grande quantidade de informação sobre o ambiente que a câmara está a visualizar, processar e extrair informação que permita realizar as tarefas de uma forma e ciente. Uma informação em particular que os sistemas de visão podem fornecer, e a informação tridimensional acerca do meio envolvente. Esta informação pode ser adquirida recorrendo a sistemas de visão monoculares ou com múltiplas câmaras. Nestes sistemas a informação tridimensional pode ser obtida recorrendo a técnica de triangulação, tirando partido do conhecimento da posição relativa entre as câmaras. No entanto, para calcular as coordenadas de um ponto tridimensional no referencial da câmara e necessário existir correspondência entre pontos comuns às imagens adquiridas pelo sistema. No caso de más correspondências a informação 3D e obtida de forma incorreta. O problema associado à correspondência de pontos pode ser agravado no caso das câmaras do sistema terem características intrínsecas diferentes nomeadamente: resolução, abertura da lente, distorção. Outros fatores como as orientações e posições das câmaras também podem condicionar a correspondência de pontos. Este trabalho incide sobre problemática de correspondência de pontos existente no processo de cálculo da informação tridimensional. A presente dissertação visa o desenvolvimento de uma abordagem de correspondência de pontos para sistemas de visão no qual é conhecida a posição relativa entre câmaras.

Visual Perception Systems are one of the most utilized means in robotic sensing and perception for localization and navigation tasks. The visual systems main purpose is to acquire visual information from the robot environment, and process it in an efficient manner. One commonly used information that can be processed, is the 3D information acquired by a monocular or stereo based vision system. If the relative position of the cameras is known, 3D information can be processed using a computer vision method denoted as stereo triangulation. One important aspect for solving the triangulation problem, is to have a good match correspondence between image points of both cameras. In case the correspondence fails, 3D information will be wrongly computed. Furthermore the correspondence problem will be more severe in case cameras don’t have enough overlap, and also in case of high image distortion or cameras with different image resolutions. In this thesis we will addresses the correspondence problem for the stereo case, and propose a method to increase the number of valid correspondence matches. The proposed approach is demonstrated in robotic soccer application scenario.