912 resultados para 3D Sensores
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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e Computadores
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Dissertação apresentada para obtenção do Grau de Doutor em Nanotecnologias e Nanociências pela Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciências e Tecnologia.
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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica.
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Trabalho de Projecto apresentado para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Novos Media e Práticas Web
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Trabalho apresentado no âmbito do Mestrado em Engenharia Informática, como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática.
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Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Geológica (Georrecursos)
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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Biomédica
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Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática
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Trabalho apresentado no âmbito do Mestrado em Engenharia Informática, como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática.
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Este artigo apresenta um estudo de caso exploratório, desenvolvido no contexto do Projeto Sondar e Sentir o Ambiente para Desenvolver o Pensamento Abstrato (SOS Abstrato), que visa estudar as potencialidades da utilização conjunta e sinérgica dos sentidos humanos e de sensores eletrónicos para desenvolver o pensamento abstrato nas crianças. O estudo de caso foi desenvolvido com uma turma do 4.º ano de escolaridade e centrado no ecossistema Poças de Maré de uma praia no Norte de Portugal. A utilização dos sentidos e sensores em atividades experimentais produziu evidências de desenvolvimento da abstração no estudo da biodiversidade e da temperatura.
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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática
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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Biotecnologia
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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Mecânica
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The underground scenarios are one of the most challenging environments for accurate and precise 3d mapping where hostile conditions like absence of Global Positioning Systems, extreme lighting variations and geometrically smooth surfaces may be expected. So far, the state-of-the-art methods in underground modelling remain restricted to environments in which pronounced geometric features are abundant. This limitation is a consequence of the scan matching algorithms used to solve the localization and registration problems. This paper contributes to the expansion of the modelling capabilities to structures characterized by uniform geometry and smooth surfaces, as is the case of road and train tunnels. To achieve that, we combine some state of the art techniques from mobile robotics, and propose a method for 6DOF platform positioning in such scenarios, that is latter used for the environment modelling. A visual monocular Simultaneous Localization and Mapping (MonoSLAM) approach based on the Extended Kalman Filter (EKF), complemented by the introduction of inertial measurements in the prediction step, allows our system to localize himself over long distances, using exclusively sensors carried on board a mobile platform. By feeding the Extended Kalman Filter with inertial data we were able to overcome the major problem related with MonoSLAM implementations, known as scale factor ambiguity. Despite extreme lighting variations, reliable visual features were extracted through the SIFT algorithm, and inserted directly in the EKF mechanism according to the Inverse Depth Parametrization. Through the 1-Point RANSAC (Random Sample Consensus) wrong frame-to-frame feature matches were rejected. The developed method was tested based on a dataset acquired inside a road tunnel and the navigation results compared with a ground truth obtained by post-processing a high grade Inertial Navigation System and L1/L2 RTK-GPS measurements acquired outside the tunnel. Results from the localization strategy are presented and analyzed.
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4th International Conference, SIMPAR 2014, Bergamo, Italy, October 20-23, 2014