Η παρούσα διπλωματική εργασία πραγματεύεται την ανάπτυξη ενός αποδοτικού συστήματος ελέγχου που θα επιτυγχάνει τον ακριβή έλεγχο της θέσης ενός λαπαροσκοπικού ρομποτικού εργαλείου που χρησιμοποιεί ‘έξυπνα μορφομνήμονα κράματα’ ως τένοντες-επενεργητές. Το γεγονός ότι το εργαλείο που χρησιμοποιείται είναι με πλεονάζοντες βαθμούς ελευθερίας, καθιστά ιδιαίτερα δύσκολο πρόβλημα την επίλυση της αντίστροφης κινηματικής. Στόχος της παρούσας εργασίας είναι, μέσω τεχνικών υπολογιστικής όρασης, να επιλυθεί προσεγγιστικά η αντίστροφη κινηματική ανάλυση της θέσης των αρθρώσεων του ρομποτικού εργαλείου. Ο προτεινόμενος νόμος ελέγχου χρησιμοποιεί την αριθμητική επίλυση των γωνιών των αρθρώσεων από την αντίστροφη κινηματική για την επιτυχή παρακολούθηση της επιθυμητής τροχιάς του ρομποτικού εργαλείου. / This thesis deals with the development of a robust control system responsible for the precise position control of an innovative, SMA-based tendon-driven endoscopic robotic surgical tool. Given the hyper-redundant features of this robotic tool, the solution to the inverse kinematics problem is quite complicated. Henceforth, the main objective of this thesis is the numerical solution of the joints' positions using image processing techniques. The proposed control law utilizes this information for trajectory tracking purposes of the tool's end-effector.

Τα αυτοκινητιστικά δυστυχήματα αποτελούν μια από τις κυριότερες αιτίες θανάτου παγκοσμίως. Ο αυξανόμενος αριθμός τους οδήγησε στην συνειδητοποίηση ότι η χρήση προηγμένης τεχνολογίας για την κατασκευή ασφαλέστερων οχημάτων είναι απαραίτητη για την μείωση των ατυχημάτων και κατά συνέπεια των θανάτων που οφείλονται σε αυτά. Από τη στιγμή που οι τεχνολογικές εξελίξεις επέτρεψαν την ενσωμάτωση φθηνών, χαμηλής κατανάλωσης συστημάτων με μεγάλη επεξεργαστική ταχύτητα σε οχήματα, κατέστη προφανές ότι περίπλοκες τεχνικές υπολογιστικής όρασης μπορούσαν πλέον να χρησιμοποιηθούν για την υποβοήθηση της οδήγησης. Σε αυτή την κατεύθυνση, η παρούσα διατριβή εστιάζει στην ανάπτυξη καινοτόμων λύσεων για διαφορετικά κομμάτια που εμπλέκονται στα προηγμένα συστήματα υποβοήθησης του οδηγού. Πιο συγκεκριμένα, σε αυτή την διατριβή προτείνονται καινοτόμα υποσυστήματα για την αναγνώριση σημάτων οδικής κυκλοφορίας, την αναγνώριση φωτεινών σηματοδοτών, τον εντοπισμό προπορευόμενου οχήματος και τον εντοπισμό δρόμου. Οι τεχνικές που χρησιμοποιήθηκαν για την ανάπτυξη των προτεινόμενων λύσεων βασίζονται στην χρωματική επεξεργασία εικόνας με έμφαση στην ανεξαρτησία από την φωτεινότητα της σκηνής, στην χρήση πληροφορίας συμμετρίας για τον εντοπισμό χαρακτηριστικών αντικειμένων (όπως σήματα οδικής κυκλοφορίας, φωτεινοί σηματοδότες και οχήματα), στην χώρο-χρονική παρακολούθηση των εντοπισμένων αντικειμένων και στην αυτόματη κατάτμηση εικόνας για τον εντοπισμό δρόμου. Τα προτεινόμενα συστήματα αναπτύχθηκαν με στόχο την ανθεκτικότητα σε αλλαγές της φωτεινότητας ή τις καιρικές συνθήκες, καθώς και στην οδήγηση σε απαιτητικά περιβάλλοντα. Επίσης, έχει δοθεί ιδιαίτερη έμφαση στην προοπτική υλοποίησης συστημάτων πραγματικού χρόνου. Τα αποτελέσματα που παρουσιάζονται σε αυτή την διατριβή αποδεικνύουν την ανωτερότητα των προτεινόμενων μεθόδων έναντι αντίστοιχων της σχετικής βιβλιογραφίας, ειδικά στις περιπτώσεις του εντοπισμού προπορευόμενου οχήματος και του εντοπισμού δρόμου. Ελπίζουμε ότι μέρη της έρευνας αυτής θα εμπνεύσουν νέες προσεγγίσεις για τις μελλοντικές υλοποιήσεις αντίστοιχων συστημάτων. / Traffic accidents are one of the main reasons for the loss of human lives worldwide. Their increasing number has led to the realization that the use of advanced technology for manufacturing safer vehicles is imperative for limiting casualties. Since technological breakthroughs allowed the incorporation of cheap, low consumption systems with high processing speeds in vehicles, it became apparent that complex computer vision techniques could be used to assist drivers in navigating their vehicles. In this direction, this thesis focuses on providing novel solutions for different tasks involved in advanced driver assistance systems. More specifically, this thesis proposes novel sub-systems for traffic sign recognition, traffic light recognition, preceding vehicle detection and road detection. The techniques used for developing the proposed solutions are based on color image processing with a focus on illumination invariance, using symmetry information for man-made objects (like traffic signs, traffic lights and vehicles) detection, spatiotemporal tracking of detected results and automated image segmentation for road detection. The proposed systems were implemented with a goal of robustness to changes of illumination and weather conditions, as well as to diverse driving environments. A special focus on the prospect for real-time implementation has also been given. The results presented in this thesis indicate the superiority of the proposed methods to their counterparts found in relevant literature in both normal and challenging conditions, especially in the cases of preceding vehicle detection and road detection. Hopefully, parts of this research will provide new insights for future developments in the field of intelligent transportation.