Dissertação

CameraDriver - Sistema de visão para condução autónoma EVALUATED

O objetivo principal deste trabalho é desenvolver um sistema de localização baseado em visão computacional para percursos delimitados por objetos. Este problema baseia-se na competição Formula Student Driverless, na qual um veículo sem condutor tem de ser capaz de se localizar numa pista delimitada por cones. O sistema desenvolvido, utiliza uma câmara 3-D, permitindo calcular distâncias. Os objetos, cones, são detetados em imagem através do sistema YOLO. São colecionadas as distâncias entre cones, e exceto em casos degenerados, a coleção de todas as distâncias entre os objetos constitui uma ''assinatura'' única do mapa. A possibilidade de efetuar um reconhecimento prévio do percurso permite realizar o seu mapeamento com recurso ao sistema ORB-SLAM2. Através do seu pós-processamento é construído o mapa global do percurso, constituído pela localização dos cones e pela sua assinatura das distâncias. De forma a estimar a localização da câmara no percurso em cada instante, é construído o mapa local com base nos objetos observáveis. A correspondência entre os objetos observáveis com os presentes no percurso, é realizada por um algoritmo de procura, que emparelha o mapa local com o global com base nas assinaturas de distâncias. Uma vez correspondidos, é estimada a localização e pose da câmara. Foram realizados testes ao sistema utilizando percursos sintéticos e reais que apresentaram resultados bastante promissores.
Deteção de Objetos em Imagem, SLAM, Algoritmos \textit{Greedy}, Grafos, Visão computacional

Novembro 9, 2018, 14:0

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

João Paulo Salgado Arriscado Costeira

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado