Dissertação

Optimal Visual Markers Placement for Marker-Based Localization of UAVs in Indoor Environments EVALUATED

Guiar veículos autónomos dentro de um cenário fechado requer um conhecimento preciso da sua pose (posição e orientação). Esta tese propõe um método, bem como a sua implementação, para estimar a pose de um veículo aéreo não tripulado dentro de um cenário fechado com recurso a uma rede optimizada de marcadores visuais. A principal contribuição desta tese é o desenvolvimento de um método que permite determinar a posição de um dado número de marcadores visuais dentro de um cenário fechado para que o veículo seja capaz de estimar a sua pose evitando colisões com obstáculos ou com as paredes do próprio cenário. É interessante usar-se marcadores visuais, pois estes são tecnologias bem conhecidas, facilmente configuráveis e cujo custo de impressão e instalação no cenário é reduzido. Simulated Annealing é o método de optimização utilizado. Por sua vez, o método de localização desenvolvido baseia-se num Extended Kalman Filter que utiliza as posições de vários marcadores visuais estimadas a partir da câmara do veículo para estimar a sua posição e orientação. A câmara do veículo, juntamente com técnicas de visão computacional e um conjunto de marcadores visuais colocados em pontos predefinidos do cenário são desta forma, as principais fontes de informação para o filtro. Tanto o método de optimização como o sistema de localização propostos são testados em dois cenários modelo. Finalmente, são apresentados os resultados experimentais mais relevantes da simulação, bem como questões ainda em aberto e sugestões de possíveis melhorias a ter em conta em abordagens futuras ao problema.
Espaços Confinados, Disposição Óptima de Marcadores Visuais, Localização com Marcadores Visuais

Junho 25, 2019, 14:0

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Rodrigo Martins de Matos Ventura

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Alberto Manuel Martinho Vale

Instituto de Plasmas e Fusão Nuclear (IPFN)