Dissertação

Cooperative Perception for People Tracking and Human-Aware Navigation EVALUATED

Robôs e Humanos tem uma relação cada vez mais próxima, e os robôs navegarem tendo em conta a presença de humanos é muito importante e um grande passo em direcção ao futuro. Este trabalho foca-se em Human-Aware Navigation. HAN significa que o robô está a navegar de forma segura em relação aos humanos, tendo em conta a sua presença. Muito tem que ser tido em conta, até regras sociais (que podem ser representados como restrições). Várias disciplinas contribuem para uma melhor HAN, como a psicologia ou a antropologia, que estudam a forma como os humanos se comportam, sozinhos e entre eles. Para os robôs poderem comportar-se tendo em conta os human, saber exactamente onde estão os humanos é crucial. Esta tese propõe uma para detectar e fazer tracking de pessoas. A parte das detecções e feita usando percepção cooperativa entre diversas cameras RGB, uma camera RGB-D e um Laser Range Finder. Estes sensores serão combinados para obter uma melhor estimativa de onde se encontram as pessoas. Tracking é feito com uma junção entre um Filtro de Kalman e Nearest-Neighbour Joint Probabilistic Data Association.
Percepção Cooperativa,  Detector de Pernas, Deep Learning, Filtro de Kalman, NNJPDA

Novembro 17, 2016, 16:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Pedro Daniel dos Santos Miraldo

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Professor Auxiliar Convidado

ORIENTADOR

Rodrigo Martins de Matos Ventura

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Professor Auxiliar