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Type: TESE DIGITAL
Degree Level: Doutorado
Title: Odometria visual utilizando a textura do chão
Title Alternative: Visual odometry using floor texture
Author: Lima, Marcus Vinicius Pontes, 1991-
Advisor: Kurka, Paulo Roberto Gardel, 1958-
Abstract: Resumo: Esta tese apresenta um novo método utilizando técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina para estimar a odometria de um robô utilizando apenas informações da textura do chão. Foram testados 7 diferentes detectores de pontos característicos na imagem, um algoritmo de rastreamento de pontos e uma estrutura de rede neural com três diferentes algoritmos de treinamento de forma a determinar a metodologia com maior precisão e menor tempo de processamento. O processo inicia com a extração de pontos característicos na imagem através do detector de pontos característicos FAST, juntamente com o rastreamento destes através do algoritmo de fluxo óptico de Lucas-Kanade-Tomasi e então a odometria é calculada de três maneiras: algebricamente, algebricamente com melhoria por redes neurais e utilizando apenas redes neurais. Os experimentos foram realizados em um ambiente virtual desenvolvido na plataforma de software Blender com implementação de diferentes texturas do chão e em um ambiente real. Os resultados mostram que a metodologia proposta é promissora para aplicação em tempo real para certas texturas, considerando uma configuração de hardware apropriada

Abstract: This thesis presents the implementation of computer vision and machine learning techniques to estimate the odometry of a differential robot using only floor texture information. Seven feature detectors, one feature tracker and one neural network structure with three different training algorithms were tested to determine the fastest and most precise methodology. The process works firstly by extracting characteristic points in the floor image using FAST feature detector, then these points are tracked with the Lucas-Kanade-Tomasi optical flow and the odometry is calculated in three different ways: algebraic, algebraic with a neural network improver and neural network only. The experiments were done in a virtual environment developed in the Blender software platform with different floor textures and in a real environment. The results show that the methodology presented is promising for real time applications and certain textures, considering an appropriate hardware configuration
Subject: Navegação autônoma
Robótica
Processamento de imagens
Redes neurais (Computação)
Textura
Language: Português
Editor: [s.n.]
Citation: LIMA, Marcus Vinicius Pontes. Odometria visual utilizando a textura do chão. 2019. 1 recurso online (97 p.) Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica, Campinas, SP.
Date Issue: 2019
Appears in Collections:FEM - Tese e Dissertação

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