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Previous issue date: 2010-05-07 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / The development and refinement of techniques that make simultaneous localization
and mapping (SLAM) for an autonomous mobile robot and the
building of local 3-D maps from a sequence of images, is widely studied in
scientific circles.
This work presents a monocular visual SLAM technique based on extended Kalman
filter, which uses features found in a sequence of images using the SURF descriptor
(Speeded Up Robust Features) and determines which features can be used as marks by
a technique based on delayed initialization from 3-D straight lines. For this, only the
coordinates of the features found in the image and the intrinsic and extrinsic camera parameters
are avaliable. Its possible to determine the position of the marks only on the
availability of information of depth.
Tests have shown that during the route, the mobile robot detects the presence of characteristics
in the images and through a proposed technique for delayed initialization of
marks, adds new marks to the state vector of the extended Kalman filter (EKF), after
estimating the depth of features. With the estimated position of the marks, it was possible
to estimate the updated position of the robot at each step, obtaining good results that
demonstrate the effectiveness of monocular visual SLAM system proposed in this paper / O desenvolvimento e aperfei?oamento de t?cnicas que fa?am simultaneamente
o mapeamento e a localiza??o (Simultaneous Localization and
Mapping - SLAM) de um rob? m?vel aut?nomo e a cria??o de mapas
locais 3-D, a partir de uma sequ?ncia de imagens, ? bastante estudada no
meio cient?fico.
Neste trabalho ? apresentado uma t?cnica de SLAM visual monocular baseada no
filtro de Kalman estendido, que utiliza caracter?sticas encontradas em uma sequ?ncia de
imagens atrav?s do descritor SURF (Speeded Up Robust Features) e determina quais caracter?sticas
podem ser utilizadas como marcas atrav?s de uma t?cnica de inicializa??o
atrasada baseada em retas 3-D. Para isso, tem-se dispon?vel apenas as coordenadas das
caracter?sticas detectadas na imagem e os par?metros intr?nsecos e extr?nsecos da c?mera.
? poss?vel determinar a posi??o das marcas somente com a disponibilidade da informa??o
de profundidade.
Os experimentos realizados mostraram que durante o percurso, o rob? m?vel detecta
a presen?a de caracter?sticas nas imagens e, atrav?s de uma t?cnica proposta para inicializa??o
atrasada de marcas, adiciona novas marcas ao vetor de estados do filtro de Kalman
estendido (FKE) ap?s estimar a profundidade das caracter?sticas. Com a posi??o estimada
das marcas, foi poss?vel estimar a posi??o atualizada do rob? a cada passo; obtendo resultados
satisfat?rios que comprovam a efici?ncia do sistema de SLAM visual monocular
proposto neste trabalho
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/15334 |
| Date | 07 May 2010 |
| Creators | Santos, Guilherme Leal |
| Contributors | CPF:42487455420, http://lattes.cnpq.br/3653597363789712, Medeiros, Adelardo Adelino Dantas de, CPF:44418620400, http://lattes.cnpq.br/6787525856497063, Dias, Anfranserai Morais, CPF:02393676422, http://lattes.cnpq.br/2522861105234810, Alsina, Pablo Javier |
| 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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