Dissertação

Building World Representations using Color-Depth Cameras EVALUATED

A introdução no mercado de câmaras com preços acessíveis, e que adquirem simultaneamente cor e profundidade (RGB-D), tornou possível a modelação com baixos custos de cenários 3D. Continua contudo em aberto a proposta de algoritmos de menor complexidade, em termos de memória e de cálculo computacional, para integração de imagens tendo por objectivo modelar áreas extensas. As nuvens de pontos obtidas com as câmaras de profundidade-cor são geralmente integradas com algoritmos baseados no Iterative Closest Point (ICP). O algoritmo ICP é eficaz na junção de nuvens de pontos, mas é lento a convergir, e pode convergir para mínimos locais distantes do óptimo, quando não existe uma boa estimativa inicial de transformação entre nuvens de pontos. Nesta tese é proposta a hipótese de um mundo Manhattan para estimar a orientação de nuvens de pontos, de modo a que o algoritmo ICP passe a estimar essencialmente só translações em 3D. É ainda proposta a estimação da translação com base no registo das direcções principais em relação ao plano, de modo a trazer uma maior robustez ao método e a evitar mínimos locais. O algoritmo proposto foi testado num ambiente interior, tendo sido obtidos resultados promissores em um mapa de área extensa, um piso de um edifício, pela integração precisa de cor e profundidade.
Câmara de profundidade-cor, Kinect, ambiente fechado, ICP, mundo Manhattan

Maio 14, 2013, 10:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

CO-ORIENTADOR

Ricardo Jorge dos Santos Ferreira

ISR

Especialista

ORIENTADOR

José António Da Cruz Pinto Gaspar

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar