Humans and animals make use of many senses to interact with the environment around
them. Computers, in turn, interact through input and output devices such as speakers, keyboards,
and monitors, and their interactions have many more limitations. But currently, devices
like cameras and microphones have been added to computers, increasing their interactivity.
With this advancement, there are autonomous robots equipped with sensors, such as
sound, touch and vision, the latter through one or more cameras. A robot, to be considered autonomous,
must make decisions without human intervention and, in order to have excellence in
what it does, must be provided with a good form of guidance. This work presents an alternative
visual compass to stipulate the orientation of robots and autonomous vehicles, so that they can
get around in a scenario (environment) and do the work in which they were built to perform.
The proposed approach works with 360o perspective of environments, in which information is
extracted from the color changes that occur. With color change counts, the process is repeated
with images received from the robots or vehicles in motion, and the color changes of this image
with those stored from the 360o perspective. The result of the color change comparison is
used to estimate the degree of similarity between the images and thus to present the angle at
which the image of the moving robot is present in the 360o perspective. Robots or autonomous
vehicles can use this value presented in their decision making. / Os seres humanos e animais fazem uso de muitos sentidos para interagir com o ambiente
a sua volta. Os computadores, por sua vez, interagem por meio de dispositivos de entrada
e saída, tais como caixas de som, teclados e monitores, tendo suas interações muito mais limitações.
Mas, atualmente, dispositivos como câmeras e microfones foram adicionado à computadores,
aumentando sua interatividade. Com este avanço, surgem robôs autônomos equipados
com sensores, tais como de som, de tato e visão, este último por intermédio de uma ou de mais
câmeras. Um robô, para ser considerado autônomo, deve tomar decisões sem a intervenção humana
e, para possuir excelência no que faz, deve ser munido de uma boa forma de orientação.
Este trabalho apresenta uma alternativa de bússola visual para estipular a orientação de robôs e
veículos autônomos, para que estes consigam se locomover em um cenário (ambiente) e efetuar
o trabalho no qual foram construídos para desempenhar. A abordagem proposta trabalha com
perspectivas 360o do ambientes, no qual se extrai informações das trocas de cores que ocorrem.
Com as contagens de trocas de cores, o processo é repetido com imagens recebidas dos
robôs ou veículos em movimento, e as trocas de cores desta imagem com as armazenadas da
perspectiva 360o. O resultado da comparação de troca de cores é utilizado para estimar o grau
de similaridade entre as imagens e assim, apresentar o ângulo no qual a imagem do robô em
movimentação está presente na perspectiva 360o. Os robôs ou veículos autônomos podem usar
deste valor apresentado nas suas tomadas de decisão.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsm.br:1/12172 |
| Date | 21 December 2016 |
| Creators | Londero, Fabrício Tonetto |
| Contributors | Librelotto, Giovani Rubert, Piveta, Eduardo Kessler, Perozzo, Reiner Franthesco |
| Publisher | Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Informática, UFSM, Brasil, Ciência da Computação |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSM, instname:Universidade Federal de Santa Maria, instacron:UFSM |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 100300000007, 600, 80e07393-0dd8-4aec-b0d4-7bbfa5881f1e, 047f911d-a2c4-41f3-8f59-53cbcabd383c, 15b6c103-19c6-4ace-8789-f26318c8023f, 0efe7742-4400-4142-8592-a20ab5f64c03 |
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