Localização e mapeamento simultâneos (SLAM) visual usando sensor RGB-D para ambientes internos e representação de características /
Orientador: Suely Cunha Amaro Mantovani === Resumo: A criação de robôs que podem operar autonomamente em ambientes controlados e não controlados tem sido, um dos principais objetivos da robótica móvel. Para que um robô possa navegar em um ambiente interno desconhecido, ele deve se localizar e ao mes...
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Ilha Solteira,
2017
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ndltd-UNESP-oai-www.athena.biblioteca.unesp.br-UEP01-0008941222018-06-01T06:04:54ZtextporTL/UNESPGuapacha, Jovanny BedoyaLocalização e mapeamento simultâneos (SLAM) visual usando sensor RGB-D para ambientes internos e representação de características /Ilha Solteira,2017f.Orientador: Suely Cunha Amaro MantovaniResumo: A criação de robôs que podem operar autonomamente em ambientes controlados e não controlados tem sido, um dos principais objetivos da robótica móvel. Para que um robô possa navegar em um ambiente interno desconhecido, ele deve se localizar e ao mesmo tempo construir um mapa do ambiente que o rodeia, a este problema dá-se o nome de Localização e Mapeamento Simultâneos- SLAM. Tem-se como proposta neste trabalho para solucionar o problema do SLAM, o uso de um sensor RGB-D, com 6 graus de liberdade para perceber o ambiente, o qual é embarcado em um robô. O problema do SLAM pode ser solucionado estimando a pose - posição e orientação, e a trajetória do sensor no ambiente, de forma precisa, justificando a construção de um mapa em três dimensões (3D). Esta estimação envolve a captura consecutiva de frames do ambiente fornecidos pelo sensor RGB-D, onde são determinados os pontos mais acentuados das imagens através do uso de características visuais dadas pelo algoritmo ORB. Em seguida, a comparação entre frames consecutivos e o cálculo das transformações geométricas são realizadas, mediante o algoritmo de eliminação de correspondências atípicas, bPROSAC. Por fim, uma correção de inconsistências é efetuada para a reconstrução do mapa 3D e a estimação mais precisa da trajetória do robô, utilizando técnicas de otimização não lineares. Experimentos são realizados para mostrar a construção do mapa e o desempenho da proposta.Sistema requerido: Adobe Acrobat ReaderSLAM VisualNavegação de robôsVisão computacionalROSOPENCVVisual SLAMRobots navegationComputer visionDoutorUniversidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Faculdade de Engenharia (Campus de Ilha Solteira).http://hdl.handle.net/11449/152092 |
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SLAM Visual Navegação de robôs Visão computacional ROS OPENCV Visual SLAM Robots navegation Computer vision Guapacha, Jovanny Bedoya Localização e mapeamento simultâneos (SLAM) visual usando sensor RGB-D para ambientes internos e representação de características / |
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Orientador: Suely Cunha Amaro Mantovani === Resumo: A criação de robôs que podem operar autonomamente em ambientes controlados e não controlados tem sido, um dos principais objetivos da robótica móvel. Para que um robô possa navegar em um ambiente interno desconhecido, ele deve se localizar e ao mesmo tempo construir um mapa do ambiente que o rodeia, a este problema dá-se o nome de Localização e Mapeamento Simultâneos- SLAM. Tem-se como proposta neste trabalho para solucionar o problema do SLAM, o uso de um sensor RGB-D, com 6 graus de liberdade para perceber o ambiente, o qual é embarcado em um robô. O problema do SLAM pode ser solucionado estimando a pose - posição e orientação, e a trajetória do sensor no ambiente, de forma precisa, justificando a construção de um mapa em três dimensões (3D). Esta estimação envolve a captura consecutiva de frames do ambiente fornecidos pelo sensor RGB-D, onde são determinados os pontos mais acentuados das imagens através do uso de características visuais dadas pelo algoritmo ORB. Em seguida, a comparação entre frames consecutivos e o cálculo das transformações geométricas são realizadas, mediante o algoritmo de eliminação de correspondências atípicas, bPROSAC. Por fim, uma correção de inconsistências é efetuada para a reconstrução do mapa 3D e a estimação mais precisa da trajetória do robô, utilizando técnicas de otimização não lineares. Experimentos são realizados para mostrar a construção do mapa e o desempenho da proposta. === Doutor |
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