Esta tese visa apresentar uma contribuição ao desenvolvimento de sistemas computacionais, baseados principalmente em visão computacional, usados para o auxílio a navegação de robôs móveis e veículos inteligentes. Inicialmente, buscou-se apresentar uma proposição de uma arquitetura de um sistema computacional para veículos inteligente que permita a construção de sistemas que sirvam tanto para o apoio ao motorista, auxiliando-o em sua forma de condução, quanto para o controle autônomo, proporcionando maior segurança e autonomia do tráfego de veículos em meio urbano, em rodovias e inclusive no meio rural. Esta arquitetura vem sendo aperfeiçoada e validada junto as plataformas CaRINA I e CaRINA II (Carro Robótico Inteligente para Navegação Autônoma), que também foram alvo de desenvolvimentos e pesquisas junto a esta tese, permitindo também a experimentação prática dos conceitos propostos nesta tese. Neste contexto do desenvolvimento de veículos inteligentes e autônomos, o uso de sensores para a percepção 3D do ambiente possui um papel muito importante, permitindo o desvio de obstáculos e navegação autônoma, onde a adoção de sensores de menor custo tem sido buscada a m de viabilizar aplicações comerciais. As câmeras estéreo são dispositivos que se enquadram nestes requisitos de custo e percepção 3D, destacando-se como sendo o foco da proposta de um novo método automático de calibração apresentado nesta tese. O método proposto permite estimar os parâmetros extrínsecos de um sistema de câmeras estéreo através de um processo evolutivo que considera apenas a coerência e a qualidade de alguns elementos do cenário quanto ao mapa de profundidade. Esta proposta apresenta uma forma original de calibração que permite a um usuário, sem grandes conhecimentos sobre visão estéreo, ajustar o sistema de câmeras para novas configurações e necessidades. O sistema proposto foi testado com imagens reais, obtendo resultados bastante promissores, se comparado aos métodos tradicionais de calibração de câmeras estéreo que fazem uso de um processo interativo de estimação dos parâmetros através da apresentação e uso de um padrão xadrez. Este método apresenta-se como uma abordagem promissora para realizar a fusão dos dados de câmeras e sensores, permitindo o ajuste das matrizes de transformação (parâmetros extrínsecos do sistema), a m de obter uma referência única onde são representados e agrupados os dados vindos dos diferentes sensores. / This thesis aims to provide a contribution to computer systems development based on computer vision used to aid the navigation of mobile robots and intelligent vehicles. Initially, we propose a computer system architecture for intelligent vehicles where intention is to support both the driver, helping him in driving way; and the autonomous control, providing greater security and autonomy of vehicular traffic in urban areas, on highways and even in rural areas. This architecture has been validated and improved with CaRINA I and CaRINA II platforms development, which were also subject of this thesis and allowed the practical experimentation of concepts proposed. In context of intelligent autonomous vehicles, the use of sensors that provides a 3D environment perception has a very important role to enable obstacle avoidance and autonomous navigation. Therefor the adoption of lower cost sensors have been sought in order to facilitate commercial applications. The stereo cameras are devices that fit these both requirements (cost and 3D perception), standing out as focus of the proposal for a new automatic calibration method presented in this thesis. The proposed method allows to estimate the extrinsic parameters of a stereo camera system through an evolutionary process that considers only the consistency and the quality of some elements of the scenario as to the depth map. This proposal presents a unique form of calibration that allows a user without much knowledge of stereo vision, adjust the camera system for new settings and needs. The system was tested with real images, obtaining very promising results as compared to traditional methods of calibration of stereo cameras that use an iterative process of parameter estimation through the presentation and use of a checkerboard pattern. This method offers a promising approach to achieve the fusion of the data from cameras and sensors, allowing adjustment of transformation matrices (extrinsic system parameters) in order to obtain a single reference in which they are grouped together and represented the data from the different sensors.

Esta tese visa apresentar uma contribuição ao desenvolvimento de sistemas computacionais, baseados principalmente em visão computacional, usados para o auxílio a navegação de robôs móveis e veículos inteligentes. Inicialmente, buscou-se apresentar uma proposição de uma arquitetura de um sistema computacional para veículos inteligente que permita a construção de sistemas que sirvam tanto para o apoio ao motorista, auxiliando-o em sua forma de condução, quanto para o controle autônomo, proporcionando maior segurança e autonomia do tráfego de veículos em meio urbano, em rodovias e inclusive no meio rural. Esta arquitetura vem sendo aperfeiçoada e validada junto as plataformas CaRINA I e CaRINA II (Carro Robótico Inteligente para Navegação Autônoma), que também foram alvo de desenvolvimentos e pesquisas junto a esta tese, permitindo também a experimentação prática dos conceitos propostos nesta tese. Neste contexto do desenvolvimento de veículos inteligentes e autônomos, o uso de sensores para a percepção 3D do ambiente possui um papel muito importante, permitindo o desvio de obstáculos e navegação autônoma, onde a adoção de sensores de menor custo tem sido buscada a m de viabilizar aplicações comerciais. As câmeras estéreo são dispositivos que se enquadram nestes requisitos de custo e percepção 3D, destacando-se como sendo o foco da proposta de um novo método automático de calibração apresentado nesta tese. O método proposto permite estimar os parâmetros extrínsecos de um sistema de câmeras estéreo através de um processo evolutivo que considera apenas a coerência e a qualidade de alguns elementos do cenário quanto ao mapa de profundidade. Esta proposta apresenta uma forma original de calibração que permite a um usuário, sem grandes conhecimentos sobre visão estéreo, ajustar o sistema de câmeras para novas configurações e necessidades. O sistema proposto foi testado com imagens reais, obtendo resultados bastante promissores, se comparado aos métodos tradicionais de calibração de câmeras estéreo que fazem uso de um processo interativo de estimação dos parâmetros através da apresentação e uso de um padrão xadrez. Este método apresenta-se como uma abordagem promissora para realizar a fusão dos dados de câmeras e sensores, permitindo o ajuste das matrizes de transformação (parâmetros extrínsecos do sistema), a m de obter uma referência única onde são representados e agrupados os dados vindos dos diferentes sensores. / This thesis aims to provide a contribution to computer systems development based on computer vision used to aid the navigation of mobile robots and intelligent vehicles. Initially, we propose a computer system architecture for intelligent vehicles where intention is to support both the driver, helping him in driving way; and the autonomous control, providing greater security and autonomy of vehicular traffic in urban areas, on highways and even in rural areas. This architecture has been validated and improved with CaRINA I and CaRINA II platforms development, which were also subject of this thesis and allowed the practical experimentation of concepts proposed. In context of intelligent autonomous vehicles, the use of sensors that provides a 3D environment perception has a very important role to enable obstacle avoidance and autonomous navigation. Therefor the adoption of lower cost sensors have been sought in order to facilitate commercial applications. The stereo cameras are devices that fit these both requirements (cost and 3D perception), standing out as focus of the proposal for a new automatic calibration method presented in this thesis. The proposed method allows to estimate the extrinsic parameters of a stereo camera system through an evolutionary process that considers only the consistency and the quality of some elements of the scenario as to the depth map. This proposal presents a unique form of calibration that allows a user without much knowledge of stereo vision, adjust the camera system for new settings and needs. The system was tested with real images, obtaining very promising results as compared to traditional methods of calibration of stereo cameras that use an iterative process of parameter estimation through the presentation and use of a checkerboard pattern. This method offers a promising approach to achieve the fusion of the data from cameras and sensors, allowing adjustment of transformation matrices (extrinsic system parameters) in order to obtain a single reference in which they are grouped together and represented the data from the different sensors.

Detecção de pedestres é uma importante área em visão computacional com o potencial de salvar vidas quando aplicada em veículos. Porém, essa aplicação exige detecções em tempo real, com alta acurácia e menor quantidade de falsos positivos possível. Durante os últimos anos, diversas ideias foram exploradas e os métodos mais recentes que utilizam arquiteturas profundas de redes neurais possibilitaram um grande avanço nesta área, melhorando significativamente o desempenho das detecções. Apesar desse progresso, a detecção de pedestres que estão distantes do veículo continua sendo um grande desafio devido às suas pequenas escalas na imagem, sendo necessária a avaliação da eficácia dos métodos atuais em evitar ou atenuar a gravidade dos acidentes de trânsito que envolvam pedestres. Dessa forma, como primeira proposta deste trabalho, foi realizado um estudo para avaliar a aplicabilidade dos métodos estado-da-arte para evitar colisões em cenários urbanos. Para isso, a velocidade e dinâmica do veículo, o tempo de reação e desempenho dos métodos de detecção foram considerados. Através do estudo, observou-se que em ambientes de tráfego rápido ainda não é possível utilizar métodos visuais de detecção de pedestres para assistir o motorista, pois nenhum deles é capaz de detectar pedestres que estão distantes do veículo e, ao mesmo tempo, operar em tempo real. Mas, ao considerar apenas pedestres em maiores escalas, os métodos tradicionais baseados em janelas deslizantes já conseguem atingir um bom desempenho e rápida execução. Dessa forma, com a finalidade de restringir a operação dos detectores apenas para pedestres em maiores escalas e assim, possibilitar a aplicação de métodos visuais em veículos, foi proposta uma configuração de câmeras que possibilitou obter imagens para um maior intervalo de distância à frente do veículo com pedestres em resolução quase duas vezes maior em comparação à uma câmera comercial. Resultados experimentais mostraram considerável melhora no desempenho das detecções, possibilitando superar a dificuldade causada pelas pequenas escalas dos pedestres nas imagens. / Pedestrian detection is an important area in computer vision with the potential to save lives when applied on vehicles. This application requires accurate detections and real-time operation, keeping the number of false positives as minimal as possible. Over the past few years, several ideas were explored, including approaches with deep network architectures, which have reached considerably better performances. However, detecting pedestrians far from the camera is still challenging due to their small sizes on images, making it necessary to evaluate the effectiveness of existing approaches on avoiding or reducing traffic accidents that involves pedestrians. Thus, as the first proposal of this work, a study was done to verify the state-of-the-art methods applicability for collision avoidance in urban scenarios. For this, the speed and dynamics of the vehicle, the reaction time and performance of the detection methods were considered. The results from this study show that it is still not possible to use a vision-based pedestrian detector for driver assistance on urban roads with fast moving traffic, since none of them is able to handle real-time pedestrian detection. However, for large-scale pedestrians on images, methods based on sliding window approach can already perform reliably well with fast inference time. Thus, in order to restrict the operation of detectors only for pedestrians in larger scales and enable the application of vision-based methods in vehicles, it was proposed a camera setup that provided to get images for a larger range of distances in front of the vehicle with pedestrians resolution almost twice as large compared to a commercial camera. Experimental results reveal a considerable enhancement on detection performance, overcoming the difficulty caused by the reduced scales that far pedestrians have on images.

Este trabalho apresentou uma análise comparativa de algumas técnicas de correlações locais baseadas em intensidade luminosa, as quais são: Soma das Diferenças Absolutas, Soma dos Quadrados das Diferenças, Correlação Cruzada Normalizada, Transformada Rank e Transformada Censo. Para as comparações foram adotadas imagens estéreos disponíveis em repositórios de universidades e suas variantes com a inclusão de ruído e variação de intensidade luminosa. Após a implementação dos algoritmos escolhidos e a comparação de seus resultados, foi obtido que a Transformada Censo é um dos métodos com os piores resultados apresentando grande quantidade de correlações erradas. Foram apresentadas modificações para melhorar a performance desse método e os resultados obtidos foram melhores. / This work presents a comparative analysis of some local area intensity based correlation algorithm, which are: Sum of Absolute Differences, Sum of Squared Differences, Normalized Cross-Correlation, Rank Transform and Census Transform. For the tests stereo data sets are adopted. These data sets are available at universities websites and their variants with the inclusion of noise and variation of luminosity are created. After implementing the chosen algorithms a comparison were performed and the Census Transform was one of the methods that got the worst results showing large quantity of false correlations. On this work was presented some modifications to improve the performance of the Census Transform and the results obtained were better than the original Census Transform.

O trabalho apresentado por essa dissertação busca contribuir com a atenuação do problema da correspondência em visão estéreo a partir de uma abordagem local de soluções. São usadas duas estratégias como solução às ambigüidades e às oclusões da cena: a análise multi-resolução das imagens empregando a estrutura piramidal, e a força de agrupamento perceptual, conhecida como Gestalt theory na psicologia. Inspirado no sistema visual humano, a visão estéreo é uma área de grande interesse em visão computacional, e está relacionada à recuperação de informações tridimensionais de uma cena a partir de imagens da mesma. Para isso, as imagens são capturadas em posições diferentes para o futuro relacionamento das várias projeções de um mesmo ponto 3D. Apesar de ser estudada há quase quatro décadas, ela ainda apresenta problemas de difícil solução devido às dificuldades relacionadas às distorções produzidas pela mudança da perspectiva de visualização. Dentre esses problemas destacam-se os relacionados à oclusão de pontos e também à ambigüidade gerada pela repetição ou ausência de textura nas imagens. Esses por sua vez compõem a base do problema estéreo, chamado de problema da correspondência. Os resultados obtidos são equivalentes aos obtidos por técnicas globais, com a vantagem de requerer menor complexidade computacional. O uso da teoria de agrupamento perceptual faz desse trabalho um método moderno de estimação de disparidades, visto que essa técnica é alvo de atenção especial em recentes estudos na área de visão computacional. / This work aims to give a contribution to the correspondence problem using a local approach. Two strategies are used as solution to ambiguities and occlusions: the multi-resolution analysis with irnages pyramids and the other is the perceptual grouping weight, called Gestalt theory in the psychology. Inspired by human vision system, the stereo vision is an very important area in computer vision. It is related with the 3D information recovery from a pair of images. The images are captured frorn different positions to hereafter association of the 3D point projections. Although it has being studied for quite a long time, stereo vision presents some difficult problems, related to the change of visualisation perspective. Among the different problems originated from point of view changes, occlusions and ambiguities have special attention and compose the foundation of stereo problem, named correspondence problem. The results obtained were closer to the ones generated by global techniques, with the advantage of requiring less computational complexity. The use of Gestalt theory makes this a modern disparity estimation method, as this theory has been received special attention in computer vision researchs.

O trabalho apresentado por essa dissertação busca contribuir com a atenuação do problema da correspondência em visão estéreo a partir de uma abordagem local de soluções. São usadas duas estratégias como solução às ambigüidades e às oclusões da cena: a análise multi-resolução das imagens empregando a estrutura piramidal, e a força de agrupamento perceptual, conhecida como Gestalt theory na psicologia. Inspirado no sistema visual humano, a visão estéreo é uma área de grande interesse em visão computacional, e está relacionada à recuperação de informações tridimensionais de uma cena a partir de imagens da mesma. Para isso, as imagens são capturadas em posições diferentes para o futuro relacionamento das várias projeções de um mesmo ponto 3D. Apesar de ser estudada há quase quatro décadas, ela ainda apresenta problemas de difícil solução devido às dificuldades relacionadas às distorções produzidas pela mudança da perspectiva de visualização. Dentre esses problemas destacam-se os relacionados à oclusão de pontos e também à ambigüidade gerada pela repetição ou ausência de textura nas imagens. Esses por sua vez compõem a base do problema estéreo, chamado de problema da correspondência. Os resultados obtidos são equivalentes aos obtidos por técnicas globais, com a vantagem de requerer menor complexidade computacional. O uso da teoria de agrupamento perceptual faz desse trabalho um método moderno de estimação de disparidades, visto que essa técnica é alvo de atenção especial em recentes estudos na área de visão computacional. / This work aims to give a contribution to the correspondence problem using a local approach. Two strategies are used as solution to ambiguities and occlusions: the multi-resolution analysis with irnages pyramids and the other is the perceptual grouping weight, called Gestalt theory in the psychology. Inspired by human vision system, the stereo vision is an very important area in computer vision. It is related with the 3D information recovery from a pair of images. The images are captured frorn different positions to hereafter association of the 3D point projections. Although it has being studied for quite a long time, stereo vision presents some difficult problems, related to the change of visualisation perspective. Among the different problems originated from point of view changes, occlusions and ambiguities have special attention and compose the foundation of stereo problem, named correspondence problem. The results obtained were closer to the ones generated by global techniques, with the advantage of requiring less computational complexity. The use of Gestalt theory makes this a modern disparity estimation method, as this theory has been received special attention in computer vision researchs.

Sistemas de teleconferência e telepresença são ferramentas de comunicação cada vez mais comuns. Partindo da existência de um canal de comunicação de alta capacidade, busca-se permitir visualização tridimensional realista, sensível ao ponto de vista do usuário e que mantenha a estrutura física da cena sem conhecimento prévio de sua estrutura, por meio de câmeras estéreo. A partir de pares de imagens temporalmente coerentes são sintetizadas visões intermediárias da cena alvo, de modo que um usuário rastreado tenha a ilusão de estar vendo a cena real através de uma janela. O sistema implementado baseia-se em dispositivos que provejam melhor qualidade visual no componente de geração de imagens intermediárias e procura maximizar a facilidade de uso na parte de visualização, empregando dispositivos domésticos e dispensando procedimentos complexos de calibração. / Teleconference and telepresence systems are increasingly common. Based on the existence of a high capacity communication channel, it is aimed to provide user\'s point of view sensible realistic 3D visualization without physical distortion or any prior knowledge about the structure of the scene, using stereo cameras. Pairs of temporally coherent images are used to generate intermediary view of the target scene so that a tracked user will have the illusion of posing in front so the real scene. The implemented system is based on high visual quality components on the side of views generation and tries to maximize ease of use in the visualization part by using commodity components and being free so complex calibration procedures.

Detecção de pedestres é uma importante área em visão computacional com o potencial de salvar vidas quando aplicada em veículos. Porém, essa aplicação exige detecções em tempo real, com alta acurácia e menor quantidade de falsos positivos possível. Durante os últimos anos, diversas ideias foram exploradas e os métodos mais recentes que utilizam arquiteturas profundas de redes neurais possibilitaram um grande avanço nesta área, melhorando significativamente o desempenho das detecções. Apesar desse progresso, a detecção de pedestres que estão distantes do veículo continua sendo um grande desafio devido às suas pequenas escalas na imagem, sendo necessária a avaliação da eficácia dos métodos atuais em evitar ou atenuar a gravidade dos acidentes de trânsito que envolvam pedestres. Dessa forma, como primeira proposta deste trabalho, foi realizado um estudo para avaliar a aplicabilidade dos métodos estado-da-arte para evitar colisões em cenários urbanos. Para isso, a velocidade e dinâmica do veículo, o tempo de reação e desempenho dos métodos de detecção foram considerados. Através do estudo, observou-se que em ambientes de tráfego rápido ainda não é possível utilizar métodos visuais de detecção de pedestres para assistir o motorista, pois nenhum deles é capaz de detectar pedestres que estão distantes do veículo e, ao mesmo tempo, operar em tempo real. Mas, ao considerar apenas pedestres em maiores escalas, os métodos tradicionais baseados em janelas deslizantes já conseguem atingir um bom desempenho e rápida execução. Dessa forma, com a finalidade de restringir a operação dos detectores apenas para pedestres em maiores escalas e assim, possibilitar a aplicação de métodos visuais em veículos, foi proposta uma configuração de câmeras que possibilitou obter imagens para um maior intervalo de distância à frente do veículo com pedestres em resolução quase duas vezes maior em comparação à uma câmera comercial. Resultados experimentais mostraram considerável melhora no desempenho das detecções, possibilitando superar a dificuldade causada pelas pequenas escalas dos pedestres nas imagens. / Pedestrian detection is an important area in computer vision with the potential to save lives when applied on vehicles. This application requires accurate detections and real-time operation, keeping the number of false positives as minimal as possible. Over the past few years, several ideas were explored, including approaches with deep network architectures, which have reached considerably better performances. However, detecting pedestrians far from the camera is still challenging due to their small sizes on images, making it necessary to evaluate the effectiveness of existing approaches on avoiding or reducing traffic accidents that involves pedestrians. Thus, as the first proposal of this work, a study was done to verify the state-of-the-art methods applicability for collision avoidance in urban scenarios. For this, the speed and dynamics of the vehicle, the reaction time and performance of the detection methods were considered. The results from this study show that it is still not possible to use a vision-based pedestrian detector for driver assistance on urban roads with fast moving traffic, since none of them is able to handle real-time pedestrian detection. However, for large-scale pedestrians on images, methods based on sliding window approach can already perform reliably well with fast inference time. Thus, in order to restrict the operation of detectors only for pedestrians in larger scales and enable the application of vision-based methods in vehicles, it was proposed a camera setup that provided to get images for a larger range of distances in front of the vehicle with pedestrians resolution almost twice as large compared to a commercial camera. Experimental results reveal a considerable enhancement on detection performance, overcoming the difficulty caused by the reduced scales that far pedestrians have on images.

Robôs móveis autônomos dependem da informação obtida de seus sensores para processos de tomada de decisão durante a realização de suas tarefas. A utilização de sistemas de visão permite a aquisição de um grande volume de dados sobre o ambiente no qual o robô se encontra. Particularmente, um sistema de visão omnidirecional é capaz de fornecer informações sobre todo o espaço ao redor do robô numa única imagem. Através do processamento de um par ou mais de imagens omnidirecionais pode-se obter as distâncias entre o robô e os objetos no seu ambiente de trabalho. Devido às incertezas inerentes a qualquer sensoriamento, um modelo probabilístico do mesmo faz-se necessário para que a informação sensorial adquirida possa ser utilizada para os processos de decisão internos do robô durante a execução de sua tarefa. Assim, tendo como único sensor um sistema de visão estéreo omnidirecional utilizado como fonte de informação para uma representação estocástica espacial do ambiente, conhecida como Grades de Evidência, o robô é capaz de determinar a probabilidade da ocupação dos espaços ao seu redor e assim navegar autonomamente no ambiente. Este artigo mostra um algoritmo estéreo com imagens omnidirecionais e um modelo do sistema de visão estéreo omnidirecional para atualização das Grades de Evidência. Este é a primeira etapa de um trabalho que visa a realização de tarefas de navegação e exploração de ambientes desconhecidos e não-estruturados tendo como base de conhecimento para o robô um modelo probabilístico baseado nas Grades de Evidência. / Autonomous mobile robots depend on information acquired with its sensors to make decisions during its task. The use of vision systems provide a large amount of data about the environment in which the robot is. Particularly, an omnidirectional vision systems provide information in all directions of the environment to the robot with just one image. Through the processing of a pair of omnidirectional images it is possible to obtain the distances between the robot and the objects in its work environment. Because of the uncertainty of all sensors, a probabilistic model is necessary so that the information acquired could be used in decision make processes. Having just an omnidirectional stereovision system as a source of information to an stochastic representation of the environment, known as Evidence Grids, the robot can determine the probability of occupation of the space in the environment and navigate autonomously. This article shows a stereo algorithm and a model of the omnidirectional stereovision system to update the Evidence Grid. This is the beginning of a work that have as objective make navigation and exploration of unknown and unstructured environment having as knowledge base a probabilistic model as Evidence Grids.

Robôs móveis autônomos dependem da informação obtida de seus sensores para processos de tomada de decisão durante a realização de suas tarefas. A utilização de sistemas de visão permite a aquisição de um grande volume de dados sobre o ambiente no qual o robô se encontra. Particularmente, um sistema de visão omnidirecional é capaz de fornecer informações sobre todo o espaço ao redor do robô numa única imagem. Através do processamento de um par ou mais de imagens omnidirecionais pode-se obter as distâncias entre o robô e os objetos no seu ambiente de trabalho. Devido às incertezas inerentes a qualquer sensoriamento, um modelo probabilístico do mesmo faz-se necessário para que a informação sensorial adquirida possa ser utilizada para os processos de decisão internos do robô durante a execução de sua tarefa. Assim, tendo como único sensor um sistema de visão estéreo omnidirecional utilizado como fonte de informação para uma representação estocástica espacial do ambiente, conhecida como Grades de Evidência, o robô é capaz de determinar a probabilidade da ocupação dos espaços ao seu redor e assim navegar autonomamente no ambiente. Este artigo mostra um algoritmo estéreo com imagens omnidirecionais e um modelo do sistema de visão estéreo omnidirecional para atualização das Grades de Evidência. Este é a primeira etapa de um trabalho que visa a realização de tarefas de navegação e exploração de ambientes desconhecidos e não-estruturados tendo como base de conhecimento para o robô um modelo probabilístico baseado nas Grades de Evidência. / Autonomous mobile robots depend on information acquired with its sensors to make decisions during its task. The use of vision systems provide a large amount of data about the environment in which the robot is. Particularly, an omnidirectional vision systems provide information in all directions of the environment to the robot with just one image. Through the processing of a pair of omnidirectional images it is possible to obtain the distances between the robot and the objects in its work environment. Because of the uncertainty of all sensors, a probabilistic model is necessary so that the information acquired could be used in decision make processes. Having just an omnidirectional stereovision system as a source of information to an stochastic representation of the environment, known as Evidence Grids, the robot can determine the probability of occupation of the space in the environment and navigate autonomously. This article shows a stereo algorithm and a model of the omnidirectional stereovision system to update the Evidence Grid. This is the beginning of a work that have as objective make navigation and exploration of unknown and unstructured environment having as knowledge base a probabilistic model as Evidence Grids.