Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-06-23T20:02:06Z No. of bitstreams: 1 RafaellaCristianneAlvesDoNascimento_DISSERT.pdf: 1896894 bytes, checksum: 7c8df9fd5eb6694e9ab97eb6419d27ec (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-06-27T19:57:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 RafaellaCristianneAlvesDoNascimento_DISSERT.pdf: 1896894 bytes, checksum: 7c8df9fd5eb6694e9ab97eb6419d27ec (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-27T19:57:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RafaellaCristianneAlvesDoNascimento_DISSERT.pdf: 1896894 bytes, checksum: 7c8df9fd5eb6694e9ab97eb6419d27ec (MD5) Previous issue date: 2014-01-23 / Propomos um sistema de localiza??o de rob?s m?veis em ambientes fechados utilizando a t?cnica de vis?o global. Uma aplica??o pode ser em museus virtuais, que podem ser acessados por usu?rios do mundo inteiro, usando um avatar rob?tico, possibilitando ainda a esses mesmos usu?rios a oportunidade de estabelecer uma presen?a virtual dentro do museu real, a atrav?s de uma plataforma rob?tica m?vel colocada dentro do espa?o f?sico real, permitindo a esse usu?rio locomover-se virtualmente dentro do museu real. O sistema aqui proposto visa melhorar o processo de localiza??o desse guia rob?tico dentro do ambiente interno, j? que os sensores instalados no mesmo acumulam erros, sem contar o fato de que as constantes mudan?as ocorridas nesse tipo de ambiente acaba muitas vezes por introduzir ainda mais erros, ou mesmo at? invalidar os dados obtidos devido a um total bloqueio de um determinado sensor. Por ser um m?todo de localiza??o que s? leva em considera??es informa??es do momento atual, a localiza??o de rob?s atrav?s de imagens adequa-se bem a esse tipo de ambiente. Al?m disso ela proporciona tamb?m resultados mais acurados em tempo real. / The localization of mobile robots in indoor environments finds lots of problems such as accumulated errors and the constant changes that occur at these places. A technique called global vision intends to localize robots using images acquired by cameras placed in such a way that covers the place where the robots movement takes place. Localization is obtained by marks put on top of the robot. Algorithms applied to the images search for the mark on top of the robot and by finding the mark they are able to get the position and orientation of the robot. Such techniques used to face some difficulties related with the hardware capacity, fact that limited their execution in real time. However, the technological advances of the last years changed that situation and enabling the development and execution of such algorithms in plain capacity. The proposal specified here intends to develop a mobile robot localization system at indoor environments using a technique called global vision to track the robot and acquire the images, all in real time, intending to improve the robot localization process inside the environment. Being a localization method that takes just actual information in its calculations, the robot localization using images fit into the needs of this kind of place. Besides, it enables more accurate results and in real time, what is exactly the museum application needs.

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 KelsonRTA.pdf: 822338 bytes, checksum: 2e3a06ae915ace956aac24995e24973f (MD5) Previous issue date: 2001-03-28 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / Navigation based on visual feedback for robots, working in a closed environment, can be obtained settling a camera in each robot (local vision system). However, this solution requests a camera and capacity of local processing for each robot. When possible, a global vision system is a cheapest solution for this problem. In this case, one or a little amount of cameras, covering all the workspace, can be shared by the entire team of robots, saving the cost of a great amount of cameras and the associated processing hardware needed in a local vision system. This work presents the implementation and experimental results of a global vision system for mobile mini-robots, using robot soccer as test platform. The proposed vision system consists of a camera, a frame grabber and a computer (PC) for image processing. The PC is responsible for the team motion control, based on the visual feedback, sending commands to the robots through a radio link. In order for the system to be able to unequivocally recognize each robot, each one has a label on its top, consisting of two colored circles. Image processing algorithms were developed for the eficient computation, in real time, of all objects position (robot and ball) and orientation (robot). A great problem found was to label the color, in real time, of each colored point of the image, in time-varying illumination conditions. To overcome this problem, an automatic camera calibration, based on clustering K-means algorithm, was implemented. This method guarantees that similar pixels will be clustered around a unique color class. The obtained experimental results shown that the position and orientation of each robot can be obtained with a precision of few millimeters. The updating of the position and orientation was attained in real time, analyzing 30 frames per second / A navega??o baseada em realimenta??o visual para rob?s, trabalhando em um ambiente fechado, pode ser obtida instalando-se uma c?mera em cada rob? (sistema de vis?o local). Esta solu??o, entretanto, requer uma c?mera e capacidade de processamento embarcado para cada rob?. Quando poss?vel, um sistema de vis?o global ? uma solu??o barata para este problema. Neste caso, uma ou uma pequena quantidade de c?meras, cobrindo todo o espa?o de trabalho, pode ser compartilhada pelos rob?s, diminuindo o custo de uma grande quantidade de c?meras e o hardware de processamento necess?rio a um sistema de vis?o local. Este trabalho apresenta a implementa??o e os resultados experimentais de um sistema de vis?o global para uma frota de mini-rob?s m?veis, utilizando como plataforma de testes uma partida de futebol entre rob?s. O sistema de vis?o proposto consiste de uma c?mera, uma placa digitalizadora de imagens e um computador (PC) para o processamento das imagens. O PC ? respons?vel pelo controle dos rob?s, baseado em realimenta??o visual, enviando comandos aos rob?s atrav?s de um transmissor de r?dio. Com o objetivo de possibilitar ao sistema reconhecer unicamente cada rob?, eles possuem r?tulos em seu topo, consistindo de dois c?rculos coloridos. Algoritmos de processamento de imagem foram desenvolvidos para o c?mputo eficiente, em tempo real, da posi??o (rob? e bola) e orienta??o (rob?) dos objetos em campo. Um grande problema encontrado foi rotular a cor, em tempo real, cada ponto colorido da imagem, em condi??es de varia??o de luminosidade. Para resolver este problema, um software de calibra??o autom?tica da c?mera, baseado no algoritmo de aglomera??o K-means, foi implementado. Este m?todo garante que pixels similares sejam agrupados ao redor de uma ?nica classe de cor. Os resultados experimentais obtidos mostram que a posi??o e a orienta??o de cada rob? pode ser obtida com uma precis?o de poucos mil?metros. A atualiza??o das informa??es de posi??o e orienta??o foi realizada em tempo real, analisando 30 quadros por segundo