Made available in DSpace on 2014-12-17T14:55:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BrunoMFS_DISSERT.pdf: 2462891 bytes, checksum: b8ea846d0fcc23b0777a6002e9ba92ac (MD5) Previous issue date: 2011-02-15 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / Visual Odometry is the process that estimates camera position and orientation based solely on images and in features (projections of visual landmarks present in the scene) extraced from them. With the increasing advance of Computer Vision algorithms and computer processing power, the subarea known as Structure from Motion (SFM) started to supply mathematical tools composing localization systems for robotics and Augmented Reality applications, in contrast with its initial purpose of being used in inherently offline solutions aiming 3D reconstruction and image based modelling. In that way, this work proposes a pipeline to obtain relative position featuring a previously calibrated camera as positional sensor and based entirely on models and algorithms from SFM. Techniques usually applied in camera localization systems such as Kalman filters and particle filters are not used, making unnecessary additional information like probabilistic models for camera state transition. Experiments assessing both 3D reconstruction quality and camera position estimated by the system were performed, in which image sequences captured in reallistic scenarios were processed and compared to localization data gathered from a mobile robotic platform / Odometria Visual ? o processo pelo qual consegue-se obter a posi??o e orienta??o de uma c?mera, baseado somente em imagens e consequentemente, em caracter?sticas (proje??es de marcos visuais da cena) nelas contidas. Com o avan?o nos algoritmos e no poder de processamento dos computadores, a sub?rea de Vis?o Computacional denominada de Structure from Motion (SFM) passou a fornecer ferramentas que comp?em sistemas de localiza??o visando aplica??es como rob?tica e Realidade Aumentada, em contraste com o seu prop?sito inicial de ser usada em aplica??es predominantemente offline como reconstru??o 3D e modelagem baseada em imagens. Sendo assim, este trabalho prop?e um pipeline de obten??o de posi??o relativa que tem como caracter?sticas fazer uso de uma ?nica c?mera calibrada como sensor posicional e ser baseado interamente nos modelos e algoritmos de SFM. T?cnicas usualmente presentes em sistemas de localiza??o de c?mera como filtros de Kalman e filtros de part?culas n?o s?o empregadas, dispensando que informa??es adicionais como um modelo probabil?stico de transi??o de estados para a c?mera sejam necess?rias. Experimentos foram realizados com o prop?sito de avaliar tanto a reconstru??o 3D quanto a posi??o de c?mera retornada pelo sistema, atrav?s de sequ?ncias de imagens capturadas em ambientes reais de opera??o e compara??es com um ground truth fornecido pelos dados do od?metro de uma plataforma rob?tica