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Dissertação

{en_GB=Cooperative Perception for People Tracking and Human-Aware Navigation} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=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. , en=Humans and robots have a closer relation everyday and being able to navigate aware of the human's presence is really important for robots and it is also a big step towards the future. This work is on Human-Aware Navigation (HAN). HAN means that the robot is navigating in a safe way for humans, aware of their presence. A lot has to be taken into account, even social human rules, that can be represented as constraints. Different disciplines contribute to a better HAN, like psychology or anthropology, that study the way humans behave and behave with each other. For the robots to be able to navegate human aware, to know where the humans are is very important. This thesis provides a framework that detects and tracks people. Detection is made with the cooperative perception of a several RGB cameras, a RGB-D camera and Laser Range Finder(LRF). These sensors will be combined in order to obtain a better estimation of the position of a person. Tracking with a Kalman Filter(KF) with a Nearest-Neighbour Joint Probabilistic Data Association(NNJPDA). }
Keywords: {pt=Percepção Cooperativa, Detector de Pernas, Deep Learning, Filtro de Kalman, NNJPDA, en=Cooperative Perception, Leg Detector, Deep Learning, Kalman Filter, NNJPDA}

Discussão: novembro 17, 2016, 16:0