Dissertação

Tracking and Following a Moving Person Onboard a Pocket Drone EVALUATED

Pilotar um drone é uma tarefa complicada, sendo normalmente necessário um piloto treinado. Esta dissertação descreve uma estratégia baseada em visão computacional para fazer seguimento automático de uma pessoa por um Micro-Aerial-Vehicle (MAV). Com o sistema apresentado, é possível usar um drone para filmar ou tirar fotografias de sítios previamente inacessíveis, sem a necessidade de um piloto humano a controlar a aeronave. Composto por dois componentes principais, um tracker e um sistema de controlo, o tracker executa a função de estimar a posição da pessoa que está a ser seguida, enquanto que o sistema de controlo cumpre a função de colocar o drone perto da pessoa. Limitado em peso, consumo de energia e capacidade de processamento, o sistema resulta de um delicado balanço entre tais parâmetros. Os contributos principais deste trabalho são a análise de dois trackers visuais do estado da arte, Struck e KCF, o sistema de controlo que usa o output do tracker para executar a tarefa de seguimento, e um novo tracker, desenvolvido para ser computacionalmente leve, de modo a conseguir correr a bordo do pocket drone. Este novo tracker é baseado em extracção de HOG features e faz uso de regressão logística para treinar um detector no aspecto de uma pessoa. Os resultados do KCF e do Struck mostraram que estes são demasiado exigentes para correr a bordo do drone, enquanto que o novo tracker consegue, produzindo resultados promissores.
Visão Computacional, HOG Features, Paparazzi UAV, Pocket Drone, Parrot Bebop

Novembro 11, 2016, 16:0

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Orientação