Registro global de nuvens de pontos RGB-D em tempo real usando fluxo ?ptico e marcadores

• Main Author: Silva, Bruno Marques Ferreira da
• Other Authors: 32541457120
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal do Rio Grande do Norte 2016
• Subjects: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA E DE COMPUTA??O; Vis?o computacional; SLAM; Sensores RGB-D; Fluxo ?ptico
• Online Access: http://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/20393

Submitted by Automa??o e Estat?stica ([e-mail]) on 2016-05-03T22:56:47Z No. of bitstreams: 1 BrunoMarquesFerreiraDaSilva_TESE.pdf: 3729350 bytes, checksum: c9553610a20c907ef1ea2b82c67a5095 (MD5) === Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva ([e-mail]) on 2016-05-05T19:39:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 BrunoMarquesFerreiraDaSilva_TESE.pdf: 3729350 bytes, checksum: c9553610a20c907ef1ea2b82c67a5095 (MD5) === Made available in DSpace on 2016-05-05T19:39:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BrunoMarquesFerreiraDaSilva_TESE.pdf: 3729350 bytes, checksum: c9553610a20c907ef1ea2b82c67a5095 (MD5) Previous issue date: 2015-07-31 === Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) === O registro de nuvens de pontos capturadas por sensores de profundidade ? uma importante etapa em aplica??es de reconstru??o 3D. Em diversos casos como localiza??o e mapeamento para rob?tica ou realidade aumentada para entretenimento, o registro deve ser realizado n?o s? com precis?o estrita, como tamb?m na frequ?ncia de dados de aquisi??o do sensor. Com o objetivo de registrar nuvens de pontos de sensores RGB-D (p. ex. Microsoft Kinect), ? proposto nesta tese o uso do algoritmo de fluxo ?ptico piramidal esparso para registro incremental a partir de dados de apar?ncia e profundidade. O erro acumulado inerente ao processo incremental ? posteriormente reduzido, atrav?s do uso de um marcador artificial e minimiza??o de erro por otimiza??o em grafo de poses. Resultados experimentais obtidos ap?s o processamento de diversos conjuntos de dados RGB-D validam o sistema proposto por esta tese para aplica??es de odometria visual, SLAM visual e digitaliza??o de objetos em tempo real. === Registration of point clouds captured by depth sensors is an important task in 3D reconstruction applications based on computer vision. In many applications with strict performance requirements, the registration should be executed not only with precision, but also in the same frequency as data is acquired by the sensor. This thesis proposes theuse of the pyramidal sparse optical flow algorithm to incrementally register point clouds captured by RGB-D sensors (e.g. Microsoft Kinect) in real time. The accumulated errorinherent to the process is posteriorly minimized by utilizing a marker and pose graph optimization. Experimental results gathered by processing several RGB-D datasets validatethe system proposed by this thesis in visual odometry and simultaneous localization and mapping (SLAM) applications.