Localização e mapeamento simultâneos de ambientes planos usando visão monocular e representação híbrida do ambiente
Contribuinte(s) |
Medeiros, Adelardo Adelino Dantas de CPF:62876392372 http://lattes.cnpq.br/5971556358191272 CPF:44418620400 http://lattes.cnpq.br/6787525856497063 Costa, Anna Helena Reali CPF:07415636813 http://lattes.cnpq.br/5116213374235632 Dória Neto, Adrião Duarte CPF:10749896434 http://lattes.cnpq.br/1987295209521433 Alsina, Pablo Javier CPF:42487455420 http://lattes.cnpq.br/3653597363789712 Pedrosa, Diogo Pinheiro Fernandes CPF:02199024458 http://lattes.cnpq.br/3276436982330644 |
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Data(s) |
17/12/2014
10/05/2011
17/12/2014
11/02/2011
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Resumo |
The goal of this work is to propose a SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) solution based on Extended Kalman Filter (EKF) in order to make possible a robot navigates along the environment using information from odometry and pre-existing lines on the floor. Initially, a segmentation step is necessary to classify parts of the image in floor or non floor . Then the image processing identifies floor lines and the parameters of these lines are mapped to world using a homography matrix. Finally, the identified lines are used in SLAM as landmarks in order to build a feature map. In parallel, using the corrected robot pose, the uncertainty about the pose and also the part non floor of the image, it is possible to build an occupancy grid map and generate a metric map with the obstacle s description. A greater autonomy for the robot is attained by using the two types of obtained map (the metric map and the features map). Thus, it is possible to run path planning tasks in parallel with localization and mapping. Practical results are presented to validate the proposal O objetivo desta tese é apresentar uma técnica de SLAM (Localização e Mapeamento Simultâneos) adequada para ambientes planos com linhas presentes no chão, de modo a permitir que o robô navegue no ambiente fundindo informações de odometria e de visão monocular. Inicialmente, é feita uma etapa de segmentação para classificar as partes da imagem em chão e não-chão . Em seguida, o processadomento de imagem identifica linhas na parte chão e os parâmetros dessas linhas são mapeados para o mundo, usando uma matriz de homografia. Finalmente, as linhas identificadas são usadas como marcos no SLAM, para construir um mapa de características. Em paralelo, a pose corrigida do robô, a incerteza em relação à pose e a parte nãochão da imagem são usadas para construir uma grade de ocupação, gerando um mapa métrico com descrição dos obstáculos. A utilização simultânea dos dois tipos de mapa obtidos (métrico em grade e de características) dá maior autonomia ao robô, permitindo acrescentar tarefas de planejamento em simultâneo com a localização e mapeamento. Resultados práticos são apresentados para validar a proposta |
Formato |
application/pdf |
Identificador |
SANTANA, André Macêdo. Localização e mapeamento simultâneos de ambientes planos usando visão monocular e representação híbrida do ambiente. 2011. 149 f. Tese (Doutorado em Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2011. http://repositorio.ufrn.br:8080/jspui/handle/123456789/15150 |
Idioma(s) |
por |
Publicador |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte BR UFRN Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações |
Direitos |
Acesso Aberto |
Palavras-Chave | #SLAM #Visão monocular #Grade de ocupação visual #Mapa híbrido #Filtro de kalman #SLAM #Monocular vision #Occupancy grid maps #Hybrid map #Extended kalman filter #CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
Tipo |
Tese |