Dissertação

{pt_PT=Development of a Lightweight Visual-based Pose Estimation Sensor: Implementation and Validation} {} EVALUATED

{pt=Com a procura de soluções para efetuar seguimento em cadeia de comboios de viaturas em auto-estradas convencionais, a necessidade de novos sensores emerge. Os sistemas baseados em visão são geralmente muito flexíveis, no entanto existe falta de métodos testados para a aplicação em causa. Nesta dissertação é apresentado um sistema baseado em visão que funciona como um sensor para deteção da posição e orientação de um marcador circular. A colocação de um marcador destes na traseira de uma viatura deverá ser suficiente para permitir a deteção da viatura pelo sensor. Fisicamente, o sensor é composto por um Raspberry Pi 3 e uma câmara dedicada. No Raspberry Pi corre o algoritmo de deteção recorrendo ao ambiente Robot Operating System para gestão de entrada de imagens e saída de dados de posição e orientação, garantindo a minimização dos tempos de resposta. O algoritmo de visão utilizado no sensor é baseado num já existente, com a adição de alguns melhoramentos ao nível da deteção de alvos. Estes melhoramentos levaram ao aumento da eficiência do algoritmo, permitindo encontrar o alvo com mais facilidade e utilizando menos recursos computacionais. Como forma de validar o sensor utilizaram-se dois métodos. Foi feita a comparação dos dados obtidos com o sensor, com os obtidos com um sistema de captura de movimentos externo. Além disso, foi testado um pequeno comboio de viaturas utilizando dois veículos omnidireccionais num sistema líder – seguidor. Em ambos os testes os resultados obtidos demonstram a efetividade da solução proposta., en=Following the demand for platooning solutions on current motorways, the need for new sensors emerges. Vision-based systems are generaly very flexible, however there is a lack of methods tested for platooning. This dissertation presents a vision-based system working as a sensor for detection of position and orientation of a circular marker. Putting a marker of this sort on the backside of a vehicle should be enough to perform the detection of that vehicle by the sensor. Physically, the sensor is composed by a Raspberry Pi 3 and a dedicated camera. The Raspberry Pi runs the detection algorithm making use of the framework Robot Operating System to manage data input and output aiding to minimise response times. The computer vision algorithm used on the sensor is based on an existing one, with some improvements added to the target detection part. This improvements resulted in an increase of efficiency of the algorithm, enabling an easier detection of the target using fewer computing resources. As a way of sensor validation, its data was compared with data obtained with a motion capture system. In order to prove the usability of the sensor, it was used as the positioning sensor on a leader-follower system using two omni-directional vehicles in order to emulate a small platoon. Both tests demonstrated the effectiveness of the proposed solution.}
{pt=Visão Computacional, Estimação de pose, Marcadores Fiduciais, Deteção de alvos, Identificação de formas, en=Computer Vision, Pose estimation, Fiducial markers, Targets detection, Shapes identification}

Novembro 19, 2018, 17:0

Orientação

ORIENTADOR

José Raul Carreira Azinheira

Departamento de Engenharia Mecânica (DEM)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Alexandra Bento Moutinho

Departamento de Engenharia Mecânica (DEM)

Professor Auxiliar