Sistema para localização robótica de veículos autônomos baseado em visão computacional por pontos de referência

• Main Author: Leandro Nogueira Couto
• Other Authors: Fernando Santos Osório
• Language: Portuguese
• Published: Universidade de São Paulo 2012
• Subjects: Robótica móvel; Visão computacional; Computer vision; Mobile robotics
• Online Access: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-04092012-110014/

A integração de sistemas de Visão Computacional com a Robótica Móvel é um campo de grande interesse na pesquisa. Este trabalho demonstra um método de localização global para Robôs Móveis Autônomos baseado na criação de uma memória visual, através da detecção e descrição de pontos de referência de imagens capturadas, com o método SURF, associados a dados de odometria, em um ambiente interno. O procedimento proposto, associado com conhecimento específico sobre o ambiente, permite que a localização seja obtida posteriormente pelo pareamento entre quadros memorizados e a cena atual observada pelo robô. Experimentos são conduzidos para mostrar a efetividade do método na localização robótica. Aprimoramentos para situações difíceis como travessia de portas são apresentados. Os resultados são analisados, e alternativas para navegação e possíveis futuros refinamentos discutidos === Integration of Computer Vision and Mobile Robotics systems is a field of great interest in research. This work demonstrates a method of global localization for Autonomous Mobile Robots based on the creation of a visual memory map, through detection and description of reference points from captured images, using the SURF method, associated to odometer data in a specific environment. The proposed procedure, coupled with specific knowledge of the environment, allows for localization to be achieved at a later stage through pairing of these memorized features with the scene being observed in real time. Experiments are conducted to show the effectiveness of the method for the localization of mobile robots in indoor environments. Improvements aimed at difficult situations such as traversing doors are presented. Results are analyzed and navigation alternatives and possible future refinements are discussed