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Detecção de caminho em tempo real para veículo autônomo utilizando visão passiva

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2015. / Made available in DSpace on 2015-11-03T03:08:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2015 / Os veículos que trafegam de forma autônoma necessitam identificar ao longo do seu caminho vários elementos tais como: a estrada a seguir, se há necessidade de desviar de obstáculos fixos ou móveis e até mesmo parar. Esta dissertação tem como objetivo desenvolver uma metodologia para controlar a trajetória de um pequeno veículo através do seu sistema de rádio controle e equipado com câmera, utilizando técnicas da Visão Computacional e Processamento Digital de Imagens. Pode-se observar que diversos fatores impactam o controle do veículo pelo fato de estar em constante movimento. As mudanças constantes na iluminação natural, no tipo e na qualidade do terreno e a cor do cenário a ser trafegado, levaram a utilizar uma técnica adaptativa em tempo real nos algoritmos de segmentação para identificar a estrada e manter o veículo no caminho a ser seguido. Um pequeno circuito de testes em campo foi construído, para avaliar a metodologia desenvolvida simulando algumas situações reais de funcionamento. Os resultados dos testes indicaram que a metodologia desenvolvida foi capaz de manter autonomamente o veículo no caminho simulado, com diferentes tipos de terreno e em condições de variabilidade na iluminação natural.<br> / Abstract : The autonomous vehicles need to identify several elements such as the road to travel, deviate from fixed or mobile obstacles and even stop. This thesis aims to develop a methodology to control the trajectory of a small vehicle by radio control and equipped with camera, using techniques of Computer Vision and Digital Image Processing. It can be observed that several factors impact the control of the vehicle by the fact of being in constant motion. The constant changes in natural lighting, the type and quality of the land and the pixels color of the scene being trafficked, led to use an adaptive technique in real time on segmentation algorithms to identify the road and keep the vehicle on the way forward. A small testing circuit was built to evaluate the developed methodology simulating some real situations of operation. The test results indicated that this methodology was able to autonomously maintain the vehicle in the road, with different types of terrain and variability in natural daylight conditions.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/135994
Date January 2015
CreatorsRateke, Thiago
ContributorsUniversidade Federal de Santa Catarina, Wangenheim, Aldo v.
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format119 p.| il.
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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