Sistema visual para Ground Truth de sistemas autónomos

Este trabalho visa contribuir para o desenvolvimento de um sistema de visão multi-câmara para determinação da localização, atitude e seguimento de múltiplos objectos, para ser utilizado na unidade de robótica do INESCTEC, e resulta da necessidade de ter informação externa exacta que sirva de referência no estudo, caracterização e desenvolvimento de algoritmos de localização, navegação e controlo de vários sistemas autónomos. Com base na caracterização dos veículos autónomos existentes na unidade de robótica do INESCTEC e na análise dos seus cenários de operação, foi efectuado o levantamento de requisitos para o sistema a desenvolver. Foram estudados os fundamentos teóricos, necessários ao desenvolvimento do sistema, em temas relacionados com visão computacional, métodos de estimação e associação de dados para problemas de seguimento de múltiplos objectos . Foi proposta uma arquitectura para o sistema global que endereça os vários requisitos identi cados, permitindo a utilização de múltiplas câmaras e suportando o seguimento de múltiplos objectos, com ou sem marcadores. Foram implementados e validados componentes da arquitectura proposta e integrados num sistema para validação, focando na localização e seguimento de múltiplos objectos com marcadores luminosos à base de Light-Emitting Diodes (LEDs). Nomeadamente, os módulos para a identi cação dos pontos de interesse na imagem, técnicas para agrupar os vários pontos de interesse de cada objecto e efectuar a correspondência das medidas obtidas pelas várias câmaras, método para a determinação da posição e atitude dos objectos, ltro para seguimento de múltiplos objectos. Foram realizados testes para validação e a nação do sistema implementado que demonstram que a solução encontrada vai de encontro aos requisitos, e foram identi cadas as linhas de trabalho para a continuação do desenvolvimento do sistema global.

Sistema de auto calibração visual para robots do ISePorto, baseado em EKF

Os sistemas de perceção existentes nos robôs autónomos, hoje em dia, são bastante complexos. A informação dos vários sensores, existentes em diferentes partes do robôs, necessitam de estar relacionados entre si face ao referencial do robô ou do mundo. Para isso, o conhecimento da atitude (posição e rotação) entre os referenciais dos sensores e o referencial do robô é um fator critico para o desempenho do mesmo. O processo de calibração dessas posições e translações é chamado calibração dos parâmetros extrínsecos. Esta dissertação propõe o desenvolvimento de um método de calibração autónomo para robôs como câmaras direcionais, como é o caso dos robôs da equipa ISePorto. A solução proposta consiste na aquisição de dados da visão, giroscópio e odometria durante uma manobra efetuada pelo robô em torno de um alvo com um padrão conhecido. Esta informação é então processada em conjunto através de um Extended Kalman Filter (EKF) onde são estimados necessários para relacionar os sensores existentes no robô em relação ao referencial do mesmo. Esta solução foi avaliada com recurso a vários testes e os resultados obtidos foram bastante similares aos obtidos pelo método manual, anteriormente utilizado, com um aumento significativo em rapidez e consistência.

Design and Implementation of a Biologically Inspired Flying Robot - An EPS@ISEP 2014 Spring Project

The goal of this EPS@ISEP project proposed in the Spring of 2014 was to develop a flapping wing flying robot. The project was embraced by a multinational team composed of four students from different countries and fields of study. The team designed and implemented a robot inspired by a biplane design, constructed from lightweight materials and battery powered. The prototype, called MyBird, was built with a 250 € budget, reuse existing materials as well as low cost solutions. Although the team's initial idea was to build a light radio controlled robot, time limitations along with setbacks involving the required electrical components led to a light but not radio controlled prototype. The team, from the experience gathered, made a number of future improvement suggestions, namely, the addition of radio control and a camera and the adoption of articulated monoplane design instead of the current biplane design for the wings.

An automated maneuver control framework for a remotely operated vehicle

OCEANS, 2001. MTS/IEEE Conference and Exhibition (Volume:2 )

Design of the ISePorto robocup Middle-Size League Robotic Soccer Team: Control, Localisation and Coordination

Proceedings of the 10th Mediterranean Conference on Control and Automation - MED2002 Lisbon, Portugal, July 9-12, 2002

Control and Localisation for the ISePorto Robotic Soccer Team

International Conference on Advanced Robotics, Coimbra, Portugal, Julho 2003

Decentralized Target Tracking based on Multi-Robot Cooperative Triangulation

Target tracking with bearing-only sensors is a challenging problem when the target moves dynamically in complex scenarios. Besides the partial observability of such sensors, they have limited field of views, occlusions can occur, etc. In those cases, cooperative approaches with multiple tracking robots are interesting, but the different sources of uncertain information need to be considered appropriately in order to achieve better estimates. Even though there exist probabilistic filters that can estimate the position of a target dealing with incertainties, bearing-only measurements bring usually additional problems with initialization and data association. In this paper, we propose a multi-robot triangulation method with a dynamic baseline that can triangulate bearing-only measurements in a probabilistic manner to produce 3D observations. This method is combined with a decentralized stochastic filter and used to tackle those initialization and data association issues. The approach is validated with simulations and field experiments where a team of aerial and ground robots with cameras track a dynamic target.

Combining sparse and dense methods in 6D Visual Odometry

13th International Conference on Autonomous Robot Systems (Robotica), 2013, Lisboa

Real-Time Visual Ground-Truth System for Indoor Robotic Applications

The robotics community is concerned with the ability to infer and compare the results from researchers in areas such as vision perception and multi-robot cooperative behavior. To accomplish that task, this paper proposes a real-time indoor visual ground truth system capable of providing accuracy with at least more magnitude than the precision of the algorithm to be evaluated. A multi-camera architecture is proposed under the ROS (Robot Operating System) framework to estimate the 3D position of objects and the implementation and results were contextualized to the Robocup Middle Size League scenario.

Calibration Method for Underwater Visual Ground-Truth System

This work presents an automatic calibration method for a vision based external underwater ground-truth positioning system. These systems are a relevant tool in benchmarking and assessing the quality of research in underwater robotics applications. A stereo vision system can in suitable environments such as test tanks or in clear water conditions provide accurate position with low cost and flexible operation. In this work we present a two step extrinsic camera parameter calibration procedure in order to reduce the setup time and provide accurate results. The proposed method uses a planar homography decomposition in order to determine the relative camera poses and the determination of vanishing points of detected lines in the image to obtain the global pose of the stereo rig in the reference frame. This method was applied to our external vision based ground-truth at the INESC TEC/Robotics test tank. Results are presented in comparison with an precise calibration performed using points obtained from an accurate 3D LIDAR modelling of the environment.

Formation Control Driven by Cooperative Object Tracking

In this paper we introduce a formation control loop that maximizes the performance of the cooperative perception of a tracked target by a team of mobile robots, while maintaining the team in formation, with a dynamically adjustable geometry which is a function of the quality of the target perception by the team. In the formation control loop, the controller module is a distributed non-linear model predictive controller and the estimator module fuses local estimates of the target state, obtained by a particle filter at each robot. The two modules and their integration are described in detail, including a real-time database associated to a wireless communication protocol that facilitates the exchange of state data while reducing collisions among team members. Simulation and real robot results for indoor and outdoor teams of different robots are presented. The results highlight how our method successfully enables a team of homogeneous robots to minimize the total uncertainty of the tracked target cooperative estimate while complying with performance criteria such as keeping a pre-set distance between the teammates and the target, avoiding collisions with teammates and/or surrounding obstacles.