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Previous issue date: 2016-08-19 / Navigation in aquatic environments is a broad topic that in recent years has received considerable attention from the community working with mobile robotics. The use of aquatic surface vehicles for inspection, mitigation and natural aquatic disasters management, boosted the search for autonomous navigation in this area. in order to perform an autonomous navigation in outdoor environments, it is necessary to identify parts of the surface that can be navigable, and this is one of the fundamental problems in this type of application. In this context, the objective of this research is to propose a method for water surfaces identification based on the blurred optical property, found in these types of environments. More specifically, computer vision was used in conjunction with neural networks to build a classifier, which has the task of distinguishing and identifying navigable aquatic surface. ln order to achieve this objective, a study on the use of several features based on color and texture of these turbid surfaces for the extraction of various attributes to generate the classifier, such as: mean, variance, entropy and energy, varying in different color channels (RGB, HSV, YUV). In order to compress all of this information it was used statistical method of principal component analysis, whose results were used as input of the artificial neural network, thus constructing the classifier. The classifier has the fundamental task of generating the navigation map that is interpreted by a state machine for decision making. All the method developed was applied and embarked in aquatic vehicle prototype at the same time the results and assessments were validated using the vehicle in real environments and different scenarios. / A navega??o em ambientes aqu?ticos ? um amplo tema de pesquisa que nos ?ltimos anos tem recebido maior aten??o da comunidade que trabalha com rob?tica m?vel. O uso de ve?culos de superf?cie aqu?tica para inspe??o, mitiga??o e gerenciamento de desastres naturais aqu?ticos, por exemplo, ajudou a impulsionar a pesquisa para navega??o aut?noma nesta ?rea. Para executar uma navega??o aut?noma em ambientes ao ar livre, ? necess?rio identificar partes da superf?cie que podem ser naveg?veis, o que ? um dos desafios deste tipo de aplica??o. Neste contexto, o objetivo deste trabalho ? apresentar um m?todo para identifica??o da superf?cie aqu?tica baseada na propriedade ?ptica turva, encontrada nestes tipos de ambientes. No desenvolvimento deste m?todo foram utilizadas t?cnicas de vis?o computacional em conjunto com redes neurais artificiais para construir um Classificador, que tem como tarefa distinguir e identificar a superf?cie aqu?tica naveg?vel. Para isto, foi realizado um estudo sobre o uso de diversas caracter?sticas baseadas na cor e textura das superf?cies aqu?ticas turvas para a extra??o de diversos atributos para treinar o Classificador, tais como: m?dia, entropia, vari?ncia e energia, variando em diferentes canais de cor (RGB, HSV, YUV). De forma a compactar todas estas informa??es foi utilizado o m?todo estat?stico de an?lise de componentes principais, e o seu resultado foi utilizado como entrada das redes neurais artificiais, construindo assim o Classificador. Este classificador tem como tarefa fundamental gerar o mapa de navegabilidade que ? interpretado por uma m?quina de estados para tomada de decis?es. Todo o m?todo desenvolvido foi embarcado em um prot?tipo de ve?culo aqu?tico ao mesmo tempo em que os resultados e avalia??es foram validados utilizando o ve?culo em ambientes reais e diferente cen?rios.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2.pucrs.br:tede/7181 |
| Date | 19 August 2016 |
| Creators | Colet, Mateus Eug?nio |
| Contributors | Manssour, Isabel Harb |
| Publisher | Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul, Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o, PUCRS, Brasil, Faculdade de Inform?tica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS, instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, instacron:PUC_RS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 1974996533081274470, 600, 600, 600, -3008542510401149144, 3671711205811204509 |
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