O objetivo deste trabalho é reconhecer gestos em tempo real apenas com o uso de câmeras, sem marcadores, roupas ou qualquer outro tipo de sensor. A montagem do ambiente de captura é simples, com apenas duas câmeras e um computador. O fundo deve ser estático, e contrastar com o usuário. A ausência de marcadores ou roupas especiais dificulta a tarefa de localizar os membros. A motivação desta tese é criar um ambiente de realidade virtual para treino de goleiros, que possibilite corrigir erros de movimentação, posicionamento e de escolha do método de defesa. A técnica desenvolvida pode ser aplicada para qualquer atividade que envolva gestos ou movimentos do corpo. O reconhecimento de gestos começa com a detecção da região da imagem onde se encontra o usuário. Nessa região, localizamos as regiões mais salientes como candidatas a extremidades do corpo, ou seja, mãos, pés e cabeça. As extremidades encontradas recebem um rótulo que indica a parte do corpo que deve representar. Um vetor com as coordenadas das extremidades é gerado. Para descobrir qual a pose do usuário, o vetor com as coordenadas das suas extremidades é classificado. O passo final é a classificação temporal, ou seja, o reconhecimento do gesto. A técnica desenvolvida é robusta, funcionando bem mesmo quando o sistema foi treinado com um usuário e aplicado a dados de outro. / Our aim in this work is to recognize gestures in real time with cameras, without markers or special clothes. The capture environment setup is simple, uses just two cameras and a computer. The background must be static, and its colors must be different the users. The absence of markers or special clothes difficults the location of the users limbs. The motivation of this thesis is to create a virtual reality environment for goalkeeper training, but the technique can be applied in any activity that involves gestures or body movements. The recognition of gestures starts with the background subtraction. From the foreground, we locate the more proeminent regions as candidates to body extremities, that is, hands, feet and head. The found extremities receive a label that indicates the body part it may represent. To classify the users pose, the vector with the coordinates of his extremities is compared to keyposes and the best match is selected. The final step is the temporal classification, that is, the gesture recognition. The developed technique is robust, working well even when the system was trained with an user and applied to another users data.

In the industrial area, robots are an important part of the technological resources available to perform manipulation tasks in manufacturing, assembly, the transportation of dangerous waste, and a variety of applications. Specialized systems of computer vision have entered the market to solve problems that other technologies have been unable to address. This document analyzes a stereo vision system that is used to provide the center of mass of an object in three dimensions. This kind of application is mounted using two or more cameras that are aligned along the same axis and give the possibility to measure the depth of a point in the space. The stereoscopic system described, measures the position of an object using a combination between the 2D recognition, which implies the calculus of the coordinates of the center of mass and using moments, and the disparity that is found comparing two images: one of the right and one of the left. This converts the system into a 3D reality viewfinder, emulating the human eyes, which are capable of distinguishing depth with good precision.The proposed stereo vision system is integrated into a 5 degree of freedom pneumatic robot, which can be programmed using the GRAFCET method by means of commercial software. The cameras are mounted in the lateral plane of the robot to ensure that all the pieces in the robot's work area can be observed.For the implementation, an algorithm is developed for recognition and position measurement using open sources in C++. This ensures that the system can remain as open as possible once it is integrated with the robot. The validation of the work is accomplished by taking samples of the objects to be manipulated and generating robot's trajectories to see if the object can be manipulated by its end effector or not. The results show that is possible to manipulate pieces in a visually crowded space with acceptable precision. However, the precision reached does not allow the robot to perform tasks that require higher accuracy as the one is needed in manufacturing assembly process of little pieces or in welding applications. / En el área industrial los robots forman parte importante del recurso tecnológico disponible para tareas de manipulación en manufactura, ensamble, manejo de residuos peligrosos y aplicaciones varias. Los sistemas de visión computacional se han ingresado al mercado como soluciones a problemas que otros tipos de sensores y métodos no han podido solucionar. El presente trabajo analiza un sistema de visión estereoscópico aplicado a un robot. Este arreglo permite la medición de coordenadas del centro de un objeto en las tres dimensiones, de modo que, le da al robot la posibilidad de trabajar en el espacio y no solo en un plano. El sistema estereoscópico consiste en el uso de dos o más cámaras alineadas en alguno de sus ejes, mediante las cuales, es posible calcular la profundidad a la que se encuentran los objetos. En el presente, se mide la posición de un objeto haciendo una combinación entre el reconocimiento 2D y la medición de las coordenadas y de su centro calculadas usando momentos. En el sistema estereoscópico, se añade la medición de la última coordenada mediante el cálculo de la disparidad encontrada entre las imágenes de las cámaras inalámbricas izquierda y derecha, que convierte al sistema en un visor 3D de la realidad, emulando los ojos humanos capaces de distinguir profundidades con cierta precisión. El sistema de visión computacional propuesto es integrado a un robot neumático de 5 grados de libertad el cual puede ser programado desde la metodología GRAFCET mediante software de uso comercial. Las cámaras del sistema de visión están montadas en el plano lateral del robot de modo tal, que es posible visualizar las piezas que quedan dentro de su volumen de trabajo. En la implementación, se desarrolla un algoritmo de reconocimiento y medición de posición, haciendo uso de software libre en lenguaje C++. De modo que, en la integración con el robot, el sistema pueda ser lo más abierto posible. La validación del trabajo se logra tomando muestras de los objetos a ser manipulados y generando trayectorias para el robot, a fin de visualizar si la pieza pudo ser captada por su garra neumática o no. Los resultados muestran que es posible lograr la manipulación de piezas en un ambiente visualmente cargado y con una precisión aceptable. Sin embargo, se observa que la precisión no permite que el sistema pueda ser usado en aplicaciones donde se requiere precisión al nivel de los procesos de ensamblado de piezas pequeñas o de soldadura.

Curbs and road markings were designed to provide a visual low-level spatial perception of road environments. In this sense, a perception system capable of detecting those road features is of utmost importance for an autonomous vehicle. In vision-based approaches, few works have been developed for curb detection, and most of the advances on road marking detection have aimed lane markings only. Therefore, to detect all these road features, multiple algorithms running simultaneously would be necessary. Alternatively, as the main contribution of this work, it was proposed to employ an architecture of Fully Convolutional Neural Network (FCNN), denominated as 3CSeg-Multinet, to detect curbs and road markings in a single inference. Since there was no labeled dataset available for training and validation, a new one was generated with Brazilian urban scenes, and they were manually labeled. By visually analyzing experimental results, the proposed approach has shown to be effective and robust against most of the clutter present on images, running at around 10 fps in a Graphics Processing Unit (GPU). Moreover, with the intention of granting spatial perception, stereo vision techniques were used to project the detected road features in a point cloud. Finally, as a way to validate the applicability of the proposed perception system on a vehicle, it was also introduced a vision-based metric localization model for the urban scenario. In an experiment, compared to the ground truth, this localization method has revealed consistency on its pose estimations in a map generated by LIDAR. / Guias e sinalizações horizontais foram projetados para fornecer a percepção visual de baixo nível do espaço das vias urbanas. Deste modo, seria de extrema importância para um veículo autônomo ter um sistema de percepção capaz de detectar tais características visuais. Em abordagens baseadas em visão, poucos trabalhos foram desenvolvidos para detecção de guias, e a maioria dos avanços em detecção de sinalizações horizontais foi focada na detecção de faixas apenas. Portanto, para que fosse possível detectar todas essas características visuais, seria necessário executar diversos algoritmos simultaneamente. Alternativamente, como sendo a principal contribuição deste trabalho, foi proposto a adoção de uma Rede Neural Totalmente Convolutiva, denominado 3CSeg-Multinet, para detectar guias e sinalizações horizontais em apenas uma inferência. Como não havia um conjunto de dados rotulados disponível para treinar e validar a rede, foi gerado um novo conjunto com imagens capturadas em ambiente urbano brasileiro, e foi realizado a rotulação manual. Através de uma análise visual dos resultados experimentais obtidos, o método proposto mostrou-se eficaz e robusto contra a maioria dos fatores que causam confusão nas imagens, executando a aproximadamente 10 fps em uma GPU. Ainda, com o intuito de garantir a percepção espacial, foram usados métodos de visão estéreo para projetar as características detectadas em núvem de pontos. Finalmente, foi apresentado também um modelo de localização métrica baseado em visão para validar a aplicabilidade do sistema de percepção proposto em um veículo. Em um experimento, este método de localização revelou-se capaz de manter as estimativas consistentes com a verdadeira pose do veículo em um mapa gerado a partir de um sensor LIDAR.

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Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2016-12-15T10:35:37Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2262852 bytes, checksum: dea5b5682469ce64c92782b0e98c6c0a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-15T10:35:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2262852 bytes, checksum: dea5b5682469ce64c92782b0e98c6c0a (MD5) Previous issue date: 2003-05-06 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A medição exata da quantidade de madeira que é recebida numa unidade de exploração madeireira constitui uma operação fundamental, por dela depender a determinação da rentabilidade do próprio centro de produção. Dessa forma, grande parte das empresas florestais vem se preocupando cada vez mais com a determinação do volume de pilhas de madeira feita no campo, nos caminhões de transporte ou nos pátios das fábricas. Tradicionalmente, a madeira tem sido avaliada através do seu volume, sendo, por isso, utilizados os mais variados métodos de caráter subjetivo que visam obter, a partir da medição manual do volume envolvente da carga de madeira, o volume em estéreo (ou volume aparente) e o correspondente volume sólido, obtido teoricamente pelo desconto sistemático, no volume em estéreo, de todos os espaços vazios existentes entre as toras de madeira que constituem uma carga, isto é, por meio do fator de empilhamento. Este trabalho objetivou, assim, o desenvolvimento de uma metodologia e de um aplicativo para segmentação de toras de madeira em imagens digitais, com finalidade última de cubagem de árvores abatidas. Foi desenvolvido um sistema que, por meio do processamento digital da imagem, fornece o valor do volume em estéreo da pilha fotografada, em metros cúbicos, e o conseqüente fator de empilhamento da mesma. Para segmentação testaram-se dois métodos, um de indicação manual e interativa da pilha e outro automático, pelo uso da transformada de Hough, técnica comumente utilizada para detecção de bordas que se apresentam segundo uma forma geométrica matematicamente definida. A metodologia foi desenvolvida no sistema Matlab, para pilhas de madeira de Eucalyptus grandis, e os sensores utilizados foram uma câmera digital Kodak DC 210 não métrica, e uma câmera DMK NIR (infravermelho próximo) para análise de imagens com e sem as ondas do infravermelho. Testes de validação apontaram um desvio médio de 1,56 % no cálculo do volume real da pilha, 0,96% para a determinação do volume em estéreo, 0,70 % na determinação do fator de empilhamento, através da segmentação semiautomática e média inferior a 8,0% na determinação do volume real da pilha, através da segmentação automática (Transformada de Hough), tomando como referência valores obtidos por cubagem rigorosa. Verificou-se, também, ser válido o uso de imagens digitais infravermelho, o qual proporcionou redução das diferenças entre os valores numéricos dos pixels do cerne e casca das toras, ensejando, assim, melhor identificação da madeira e dos espaços vazios. Os resultados foram satisfatórios ao passo que se mostrou um sistema de respostas rápidas e custo de implementação relativamente baixo. / The exact measurement of the quantity of wood received in a lumber exploring unit consists in a fundamental operation, because it affects on the determination of the production facility profitability. The majority of the forestry enterprises are considering more than ever the determination of the volume of wood heaps, which is estimated in the field, on the transport trucks or at the factory yard. Traditionally, wood has been evaluated by its volume utilizing various subjective methods which aim to obtain, based on the manual enveloping volume measurement of the wood load, stereo volume (or apparent volume), the correspondent solid volume, obtained theoretically from the first by the systematic elimination of all the empty space existing between the wood logs that consists a load, that is, by means of the piling factor. In that manner, the purpose of this research is to develop a methodology and a computer program to segment wood logs into digital images, obtaining the cubature of fallen trees through digital photography as the final objective. Basically a system was developed in which the digital processing of the image provided the value of the wood heap stereo volume in cubic meters, and consequently its piling factor. For segmentation, two methods were tested, one was an interactive and manual wood heap indication, and the other one utilizing the Hough Transform, a technique commonly used to detect edges, which obey a mathematical geometric shape. The methodology was developed using a MatLab system. The methodology was developed for Eucalyptus grandis wood stacks, and the sensors utilized were the Kodak DC 210 non-metric digital camera and the DMK NIR camera for image analysis with and without infrared waves. Validation tests indicated a mean deviation of 1.56% during the real volume calculation of the wood heap, 0.96% for the stereo volume determination and 0.70% in the determination of the piling factor, through semi-automatic segmentation and a less than 8.0% average in the determination of the wood heaps real volume, through automatic segmentation (Hough Transform) using reference values obtained from strict cubature. It also verified be valid the use of infrared digital images, which provided reduction of the differences between numeric values of the pixels of the sifts and peel of the logs, trying, this way, better identification of the wood and of the blank spaces. The results were satisfactory, demonstrating a rapid response system with a relatively low implementation cost.

In the industrial area, robots are an important part of the technological resources available to perform manipulation tasks in manufacturing, assembly, the transportation of dangerous waste, and a variety of applications. Specialized systems of computer vision have entered the market to solve problems that other technologies have been unable to address. This document analyzes a stereo vision system that is used to provide the center of mass of an object in three dimensions. This kind of application is mounted using two or more cameras that are aligned along the same axis and give the possibility to measure the depth of a point in the space. The stereoscopic system described, measures the position of an object using a combination between the 2D recognition, which implies the calculus of the coordinates of the center of mass and using moments, and the disparity that is found comparing two images: one of the right and one of the left. This converts the system into a 3D reality viewfinder, emulating the human eyes, which are capable of distinguishing depth with good precision.The proposed stereo vision system is integrated into a 5 degree of freedom pneumatic robot, which can be programmed using the GRAFCET method by means of commercial software. The cameras are mounted in the lateral plane of the robot to ensure that all the pieces in the robot's work area can be observed.For the implementation, an algorithm is developed for recognition and position measurement using open sources in C++. This ensures that the system can remain as open as possible once it is integrated with the robot. The validation of the work is accomplished by taking samples of the objects to be manipulated and generating robot's trajectories to see if the object can be manipulated by its end effector or not. The results show that is possible to manipulate pieces in a visually crowded space with acceptable precision. However, the precision reached does not allow the robot to perform tasks that require higher accuracy as the one is needed in manufacturing assembly process of little pieces or in welding applications. / En el área industrial los robots forman parte importante del recurso tecnológico disponible para tareas de manipulación en manufactura, ensamble, manejo de residuos peligrosos y aplicaciones varias. Los sistemas de visión computacional se han ingresado al mercado como soluciones a problemas que otros tipos de sensores y métodos no han podido solucionar. El presente trabajo analiza un sistema de visión estereoscópico aplicado a un robot. Este arreglo permite la medición de coordenadas del centro de un objeto en las tres dimensiones, de modo que, le da al robot la posibilidad de trabajar en el espacio y no solo en un plano. El sistema estereoscópico consiste en el uso de dos o más cámaras alineadas en alguno de sus ejes, mediante las cuales, es posible calcular la profundidad a la que se encuentran los objetos. En el presente, se mide la posición de un objeto haciendo una combinación entre el reconocimiento 2D y la medición de las coordenadas y de su centro calculadas usando momentos. En el sistema estereoscópico, se añade la medición de la última coordenada mediante el cálculo de la disparidad encontrada entre las imágenes de las cámaras inalámbricas izquierda y derecha, que convierte al sistema en un visor 3D de la realidad, emulando los ojos humanos capaces de distinguir profundidades con cierta precisión. El sistema de visión computacional propuesto es integrado a un robot neumático de 5 grados de libertad el cual puede ser programado desde la metodología GRAFCET mediante software de uso comercial. Las cámaras del sistema de visión están montadas en el plano lateral del robot de modo tal, que es posible visualizar las piezas que quedan dentro de su volumen de trabajo. En la implementación, se desarrolla un algoritmo de reconocimiento y medición de posición, haciendo uso de software libre en lenguaje C++. De modo que, en la integración con el robot, el sistema pueda ser lo más abierto posible. La validación del trabajo se logra tomando muestras de los objetos a ser manipulados y generando trayectorias para el robot, a fin de visualizar si la pieza pudo ser captada por su garra neumática o no. Los resultados muestran que es posible lograr la manipulación de piezas en un ambiente visualmente cargado y con una precisión aceptable. Sin embargo, se observa que la precisión no permite que el sistema pueda ser usado en aplicaciones donde se requiere precisión al nivel de los procesos de ensamblado de piezas pequeñas o de soldadura.

In the industrial area, robots are an important part of the technological resources available to perform manipulation tasks in manufacturing, assembly, the transportation of dangerous waste, and a variety of applications. Specialized systems of computer vision have entered the market to solve problems that other technologies have been unable to address. This document analyzes a stereo vision system that is used to provide the center of mass of an object in three dimensions. This kind of application is mounted using two or more cameras that are aligned along the same axis and give the possibility to measure the depth of a point in the space. The stereoscopic system described, measures the position of an object using a combination between the 2D recognition, which implies the calculus of the coordinates of the center of mass and using moments, and the disparity that is found comparing two images: one of the right and one of the left. This converts the system into a 3D reality viewfinder, emulating the human eyes, which are capable of distinguishing depth with good precision.The proposed stereo vision system is integrated into a 5 degree of freedom pneumatic robot, which can be programmed using the GRAFCET method by means of commercial software. The cameras are mounted in the lateral plane of the robot to ensure that all the pieces in the robot's work area can be observed.For the implementation, an algorithm is developed for recognition and position measurement using open sources in C++. This ensures that the system can remain as open as possible once it is integrated with the robot. The validation of the work is accomplished by taking samples of the objects to be manipulated and generating robot's trajectories to see if the object can be manipulated by its end effector or not. The results show that is possible to manipulate pieces in a visually crowded space with acceptable precision. However, the precision reached does not allow the robot to perform tasks that require higher accuracy as the one is needed in manufacturing assembly process of little pieces or in welding applications. / En el área industrial los robots forman parte importante del recurso tecnológico disponible para tareas de manipulación en manufactura, ensamble, manejo de residuos peligrosos y aplicaciones varias. Los sistemas de visión computacional se han ingresado al mercado como soluciones a problemas que otros tipos de sensores y métodos no han podido solucionar. El presente trabajo analiza un sistema de visión estereoscópico aplicado a un robot. Este arreglo permite la medición de coordenadas del centro de un objeto en las tres dimensiones, de modo que, le da al robot la posibilidad de trabajar en el espacio y no solo en un plano. El sistema estereoscópico consiste en el uso de dos o más cámaras alineadas en alguno de sus ejes, mediante las cuales, es posible calcular la profundidad a la que se encuentran los objetos. En el presente, se mide la posición de un objeto haciendo una combinación entre el reconocimiento 2D y la medición de las coordenadas y de su centro calculadas usando momentos. En el sistema estereoscópico, se añade la medición de la última coordenada mediante el cálculo de la disparidad encontrada entre las imágenes de las cámaras inalámbricas izquierda y derecha, que convierte al sistema en un visor 3D de la realidad, emulando los ojos humanos capaces de distinguir profundidades con cierta precisión. El sistema de visión computacional propuesto es integrado a un robot neumático de 5 grados de libertad el cual puede ser programado desde la metodología GRAFCET mediante software de uso comercial. Las cámaras del sistema de visión están montadas en el plano lateral del robot de modo tal, que es posible visualizar las piezas que quedan dentro de su volumen de trabajo. En la implementación, se desarrolla un algoritmo de reconocimiento y medición de posición, haciendo uso de software libre en lenguaje C++. De modo que, en la integración con el robot, el sistema pueda ser lo más abierto posible. La validación del trabajo se logra tomando muestras de los objetos a ser manipulados y generando trayectorias para el robot, a fin de visualizar si la pieza pudo ser captada por su garra neumática o no. Los resultados muestran que es posible lograr la manipulación de piezas en un ambiente visualmente cargado y con una precisión aceptable. Sin embargo, se observa que la precisión no permite que el sistema pueda ser usado en aplicaciones donde se requiere precisión al nivel de los procesos de ensamblado de piezas pequeñas o de soldadura.

Submitted by Liliane Ferreira (ljuvencia30@gmail.com) on 2018-11-26T13:24:36Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Gabriel da Silva Vieira - 2018.pdf: 13740412 bytes, checksum: ddb7d4353e4f2d7650b087dd0d4bd796 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-11-26T13:43:18Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Gabriel da Silva Vieira - 2018.pdf: 13740412 bytes, checksum: ddb7d4353e4f2d7650b087dd0d4bd796 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-11-26T13:43:18Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Gabriel da Silva Vieira - 2018.pdf: 13740412 bytes, checksum: ddb7d4353e4f2d7650b087dd0d4bd796 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-10-05 / Outro / Disparity maps are key components of a stereo vision system. Autonomous navigation, 3D reconstruction, and mobility are examples of areas of research which use disparity maps as an important element. Although a lot of work has been done in the stereo vision field, it is not easy to build stereo systems with concepts such as reuse and extensible scope. In this study, we explore this gap and it presents a software architecture that can accommodate different stereo methods through a standard structure. Firstly, it introduces some scenarios that illustrate use cases of disparity maps and it shows a novel architecture that foments code reuse. A Disparity Computation Framework (DCF) is presented and we discuss how its components are structured. Then we developed a prototype which closely follows the proposal architecture and we prepared some test cases to be performed. Furthermore, we have implemented disparity methods for validation purposes and to evaluate our disparity refinement method. This refinement method, named as Segmented Consistency Check (SCC), was designed to increase the robustness of stereo matching algorithms. It consists of a segmentation process, statistical analysis of grouping areas and a support weighted function to find and to fill in unknown disparities. The experimental results show that the DCF can satisfy different scenarios on-demand. Besides, they show that SCC method is an efficient approach that can make some enhancements in disparity maps, as reducing the disparity error measure. / Mapas de disparidade são elementos cruciais em sistemas de visão estéreo. Navegação autônoma, reconstrução 3D e mobilidade são exemplos de área de pesquisa que utilizam mapas de disparidade como elementos-chave. Embora muitos trabalhos têm sido feitos na área de visão estéreo, ainda assim, não é trivial construir sistemas estéreos com aplicação de conceitos como reutilização e escopo extensível. Neste estudo, exploramos essa lacuna e apresentamos uma arquitetura de software capaz de acomodar diferentes métodos de visão estéreo através de uma estrutura bem definida. Inicialmente, cenários que ilustram usos de mapa de disparidade são introduzidos e uma arquitetura que fomenta reutilização de código é apresentada. Dessa forma, um Framework de Cálculo de Disparidade (FCD) é apresentado e seus componentes são discutidos a fim de especificar a sua estrutura. Em seguida, um protótipo que segue a arquitetura proposta é apresentado e alguns casos de teste são preparados e executados. Além disso, métodos de cálculo de disparidade foram implementados para propostas de validação e para avaliar o método de refinamento de disparidade proposto pelos autores. Esse método de refinamento, chamado de Checagem de Consistência de Segmento (CCS), foi projetado para aumentar a robustez de algoritmos de combinação estéreo. Trata-se de um método que utiliza um processo de segmentação preliminar, análise estatística de áreas definidas e função ponderada de suporte para encontrar e preencher disparidades marcadas como desconhecidas. Os resultados dos experimentos realizados apontam que o FCD pode satisfazer diferentes cenários sob demanda. Além disso, os resultados mostram que o método CCS é uma abordagem eficiente que pode trazer certos melhoramentos em mapas de disparidade, como reduzir a medida de erro no cálculo de correspondências estéreo.

Este trabalho apresenta um sistema de auxilio à navegação autônoma para veículos terrestres com foco em ambientes estruturados em um cenário agrícola. É gerada a estimativa das posições dos obstáculos baseado na fusão das detecções provenientes do processamento dos dados de duas câmeras, uma estéreo e outra térmica. Foram desenvolvidos três módulos de detecção de obstáculos. O primeiro módulo utiliza imagens monoculares da câmera estéreo para detectar novidades no ambiente através da comparação do estado atual com o estado anterior. O segundo módulo utiliza a técnica Stixel para delimitar os obstáculos acima do plano do chão. Por fim, o terceiro módulo utiliza as imagens térmicas para encontrar assinaturas que evidenciem a presença de obstáculo. Os módulos de detecção são fundidos utilizando a Teoria de Dempster-Shafer que fornece a estimativa da presença de obstáculos no ambiente. Os experimentos foram executados em ambiente agrícola real. Foi executada a validação do sistema em cenários bem iluminados, com terreno irregular e com obstáculos diversos. O sistema apresentou um desempenho satisfatório tendo em vista a utilização de uma abordagem baseada em apenas três módulos de detecção com metodologias que não tem por objetivo priorizar a confirmação de obstáculos, mas sim a busca de novos obstáculos. Nesta dissertação são apresentados os principais componentes de um sistema de detecção de obstáculos e as etapas necessárias para a sua concepção, assim como resultados de experimentos com o uso de um veículo real. / This work presents a support system to the autonomous navigation for ground vehicles with focus on structured environments in an agricultural scenario. The estimated obstacle positions are generated based on the fusion of the detections from the processing of data from two cameras, one stereo and other thermal. Three modules obstacle detection have been developed. The first module uses monocular images of the stereo camera to detect novelties in the environment by comparing the current state with the previous state. The second module uses Stixel technique to delimit the obstacles above the ground plane. Finally, the third module uses thermal images to find signatures that reveal the presence of obstacle. The detection modules are fused using the Dempster-Shafer theory that provides an estimate of the presence of obstacles in the environment. The experiments were executed in real agricultural environment. System validation was performed in well-lit scenarios, with uneven terrain and different obstacles. The system showed satisfactory performance considering the use of an approach based on only three detection modules with methods that do not prioritize obstacle confirmation, but the search for new ones. This dissertation presents the main components of an obstacle detection system and the necessary steps for its design as well as results of experiments with the use of a real vehicle.

O entendimento dos princípios básicos do enovelamento proteico pode conduzir a muitas aplicações importantes. Embora não se conheçam todos os aspectos significativos envolvidos neste problema, experimentos e aproximações teóricas têm produzido avanços relevantes na sua compreensão, como, por exemplo, o papel dominante das forças hidrofóbicas. Com o propósito de contribuir para a identificação de alguns parâmetros determinantes no processo de folding, o objetivo deste trabalho consiste em estudar o potencial estéreo-hidrofóbico (isto é, o potencial hidrofóbico e um conjunto de especificidades estéricas adequadas) relacionado ao processo de enovelamento de proteínas globulares, evidenciando o papel das restrições estéricas e as características topológicas do estado nativo. Para tanto, empregou-se um modelo simplificado em rede cúbica, estudando-se, através de simulações Monte Carlo, o comportamento de mais de 40 cadeias tipo-proteínas, que apresentam estados nativos caracterizados pelos seguintes parâmetros topológicos: ordem de contato, χ, ordem de longo alcance e número φ de estruturas tipo grande manivela. Claramente, os resultados das simulações para as cadeias com configurações nativas, caracterizadas por baixo valor de χ e elevado valor de φ, são bastante diferenciados daqueles obtidos para as cadeias que apresentam configurações nativas com χ elevado e φ pequeno, evidenciando que o potencial estéreo-hidrofóbico, adotado neste trabalho, permite relacionar os comportamentos termodinâmico e cinético da cadeia tipo-proteína com os atributos topológicos da configuração nativa correspondente. Adicionalmente, mostrou-se que as restrições estéricas consideradas introduzem fortes mudanças na atividade configuracional, aumentando a estabilidade do estado nativo, bem como alterando, drasticamente, a curva da capacidade térmica, em função da temperatura, em comparação com os resultados das simulações obtidos com o potencial hidrofóbico (sem restrições estéricas). / The understanding of the basic principles of the protein folding process may lead to very important applications. Although all significant aspects of this problem are not yet known, experimental and theoretical results have given important contribution on the subject, as, for instance, about the dominant role of the hydrophobic forces. In order to contribute to the identification of significant ingredients for the folding process, the main goal of this work consists in studying the stereo-hydrophobic potential (that is, the hydrophobic potential and a set of steric specificities) related to the folding process of globular proteins, revealing the importance of the steric constraints and the role of the native structure. A minimalist lattice model was employed for this purpose, and more than forty distinct protein-like chains were studied. These chains were designed based on native structures characterized by topological parameters as contact order, χ, long range order and number φ of crankshaft-like structures. The Monte Carlo simulation results show clearly that the folding process depends strongly on the topological attributes of the native structure: thermodynamical and kinetic behavior for chains designed from native structures, presenting smaller χ and higher φ, are very distinguishable from those with higher χ and lower φ. Additionally it was shown that the steric constraints significantly modify the configurational activity, increasing the general conditions for the globule stability, as well changing drastically the shape of the thermal capacity behavior, as a function of the temperature, in comparison with the corresponding results obtained using the hydrophobic potential only, i.e., without the steric specificities.