Dissertação
{en_GB=Object Detection, Localization and Tracking based on Ceiling Top-down View Image: Design and Experimental Implementation} {} EVALUATED
{pt=A presente tese tem como objectivo desenvolver um sistema de localização somente baseado na visão. Este sistema vai depois ser testado experimentalmente implementando um sistema de anti-colisão num robot omni-direccional testado com obstáculos estáticos e dinâmicos. Usando um par de câmaras estéreo montado no tecto apontando para o chão, é capturada constantemente a área de trabalho do robot e enviado para um computador central. Este por sua vez está continuamente a realizar processamento de imagem para obter a posição e velocidade, não só do robot mas também da sua vizinhança. O sistema de localização foi testado experimentalmente para dois tipos de objectos (robot omni-direccional e pessoas) com diferentes geometrias testando assim a robustez do sistema desenvolvido. Este não necessita de marcadores para identificar os objectos em cena utiliza apenas ferramentas de visão computacional. Após a validação experimental são obtido resultados de posição bastante precisos com erros na ordem das unidades do centímetro. Os vectores de posição e velocidade obtidos são então usados para implementar o sistema de anti-colisão. Usando não só a distância entre objectos mas modificando o algoritmo para também ter em conta a probabilidade de rota de colisão. Os resultados obtido são bastante satisfatórios pois o robot reage atempadamente não entrando na zona crítica do obstáculo., en=This thesis aims to develop a vision-based localization system and to validate it experimentally by implementing an anti-collision systems for an omni-directional robot with static and dynamic obstacles. A top-down stereo pair of cameras capturing the robot working area is continuously streaming to a central computer. Image processing is performed in order to detect and extract the robot position and velocity as well as its surroundings. The localization system was developed and tested for dynamical objects (omni-directional robot and people) with different geometries to prove its robustness. One of the advantages of this system is that it does not require markers to identify the objects as it uses purely computer vision techniques. In experimental validation very small position errors were achieved proving the accuracy of the system. Object velocity vectors were also extracted and implemented in an adapted anti-collision system to consider not only distance between objects but also the probability of a colliding trajectory. In experimental validation satisfactory results were achieved as the robot reacts promptly to an incoming object maintaining a desired minimum distance.}
junho 29, 2018, 11:30
Publicação
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Orientação
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Mecânica (DEM)
Professor Auxiliar