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Previous issue date: 2011-07-29 / In Simultaneous Localization and Mapping (SLAM - Simultaneous Localization and Mapping), a robot placed in an unknown location in any environment must be able to create
a perspective of this environment (a map) and is situated in the same simultaneously, using only information captured by the robot s sensors and control signals known.
Recently, driven by the advance of computing power, work in this area have proposed to use video camera as a sensor and it came so Visual SLAM. This has several approaches
and the vast majority of them work basically extracting features of the environment, calculating the necessary correspondence and through these estimate the required parameters.
This work presented a monocular visual SLAM system that uses direct image registration to calculate the image reprojection error and optimization methods that minimize this error and thus obtain the parameters for the robot pose and map of the environment directly from the pixels of the images. Thus the steps of extracting and matching features are not needed, enabling our system works well in environments where traditional approaches have difficulty. Moreover, when addressing the problem of SLAM as proposed in this work we avoid a very common problem in traditional approaches, known as error propagation. Worrying about the high computational cost of this approach have been tested several
types of optimization methods in order to find a good balance between good estimates and processing time. The results presented in this work show the success of this system
in different environments / No SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), um rob? posicionado em uma localiza??o desconhecida de um ambiente qualquer deve ser capaz de construir uma perspectiva
deste ambiente (um mapa) e se localizar no mesmo simultaneamente, utilizando apenas informa??es captadas pelos sensores do rob? e muitas vezes sinais de controle
conhecidos. Recentemente, impulsionados pelo avan?o computacional, trabalhos nessa ?rea propuseram
usar c?mera de v?deo como sensor e surgiu assim o SLAM Visual. Este possui v?rias abordagens e a grande maioria delas funcionam, basicamente, extraindo caracter?sticas
do ambiente, calculando as devidas correspond?ncias e atrav?s destas, e de filtros estat?sticos, estimam os par?metros necess?rios. Neste trabalho ? apresentado um sistema de SLAM Visual Monocular que utiliza registro direto de imagem para calcular o erro de reproje??o entre imagens e m?todos de
otimiza??o que minimizam esse erro e assim obter os par?metros relativos ? pose do rob? e o mapa do ambiente diretamente dos pixels das imagens. Dessa forma as etapas de extra??o e correspond?ncia de caracter?sticas s?o dispensadas, possibilitando que nosso sistema funcione bem em ambientes onde as abordagens tradicionais teriam dificuldades.
Al?m disso, ao se abordar o problema do SLAM da forma proposta nesse trabalho evitase um problema muito comum nas abordagens tradicionais, conhecido como acumulo do
erro. Preocupando-se com o elevado custo computacional desta abordagem foram testados v?rios tipos de m?todos de otimiza??o afim de achar um bom equil?brio entre boas estimativas e tempo de processamento. Os resultados apresentados neste trabalho comprovam o funcionamento desse sistema em diferentes ambientes
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/15369 |
| Date | 29 July 2011 |
| Creators | Ara?jo, Vitor Menegheti Ugulino de |
| Contributors | CPF:44418620400, http://lattes.cnpq.br/6787525856497063, Alsina, Pablo Javier, CPF:42487455420, http://lattes.cnpq.br/3653597363789712, Santana, Andr? Mac?do, CPF:62876392372, http://lattes.cnpq.br/5971556358191272, Medeiros, Adelardo Adelino Dantas de |
| Publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Programa de P?s-Gradua??o em Engenharia El?trica, UFRN, BR, Automa??o e Sistemas; Engenharia de Computa??o; Telecomunica??es |
| 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:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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