FenixEdu™

Dissertação

Simultaneous Recognition and Pose Estimation of Multiple 3D Objects: Real-Time Probabilistic Methods using Kinect Data EVALUATED

Detalhes: O reconhecimento de objetos 3-D tem um papel de grande importância no campo da robótica. Aplicações tais como manipulação necessitam de informação precisa acerca da pose do objeto, a fim de o conseguir atingir e agarrar com sucesso. Esta tese aborda a concepção de um sistema totalmente integrado para o reconhecimento de objetos 3-D e respectiva pose, com base em nuvens de pontos, robusto a fundo e desordem, oclusão e ruído, e um método eficiente de filtragem, através de inferência bayesiana recursiva, para lidar com a incerteza das observações. Métodos estado-da-arte de reconhecimento de objectos são capazes de lidar com fundo, desordem e oclusão com níveis de ruído aceitáveis, quando apenas um objecto é conhecido. No entanto, com a inclusão de múltiplos objetos na biblioteca de objetos conhecidos, mesmo quantidades moderadas de ruído levam a frequentes mudanças na identidade do objeto e pose estimadas. Para atenuar estes efeitos, é proposta uma abordagem de filtragem conjunta da identidade do objeto e pose usando um filtro Bayesiano recursivo discreto. O método de filtragem proposto considera como variáveis de estado a identidade do objeto e sua pose, e modela a dinâmica do filtro com dois parâmetros de "inércia": um para a identidade e o outro para a pose do objeto. As características do ruído do sensor são tidas em conta com um parâmetro de ruído de observação.
Keywords: Reconhecimento de objectos 3-D, Estimação de pose, Nuvens de pontos, Filtros Bayesianos recursivos

Discussão: novembro 23, 2012, 17:0