A navegação autônoma é um dos problemas fundamentais da robótica móvel. Para um robô executar esta tarefa, é necessário determinar a região segura para a navegação. Este trabalho propõe um sistema de identificação de superfícies navegáveis baseado em visão computacional utilizando redes neurais artificiais. Mais especificamente, é realizado um estudo sobre a utilização de diferentes atributos de imagem, como descritores estatísticos e elementos de espaços de cores, para serem utilizados como entrada das redes neurais artificiais que tem como tarefa a identificação de superfícies navegáveis. O sistema desenvolvido utiliza resultados de classificação de múltiplas configurações de redes neurais artificiais, onde a principal diferença entre elas é o conjunto de atributos de imagem utilizados como entrada. Essa combinação de diversas classificações foi realizada visando maior robustez e melhor desempenho na identificação de vias em diferentes cenários / Autonomous navigation is a fundamental problem in mobile robotics. In order to perform this task, a robot must identify the areas where it can navigate safely. This dissertation proposes a navigable terrain identification system based on computer vision and neural networks. More specifically, it is presented a study of image attributes, such as statistical decriptors and elements of different color spaces, that are used as neural neworks inputs for the navigable surfaces identification. The system developed combines the classification results of multiple neural networks topologies with different image attributes. This combination of classification results allows for improved efficient and robustenes in different scenarios
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-16122010-162924 |
| Date | 22 November 2010 |
| Creators | Shinzato, Patrick Yuri |
| Contributors | Wolf, Denis Fernando |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Dissertação de Mestrado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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