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Estimação de posição e quantificação de erro utilizando geometria epipolar entre imagens (2007)

  • Authors:
  • Autor USP: KARLSTROEM, ADRIANA - EP
  • Unidade: EP
  • Sigla do Departamento: PMR
  • Assunto: VISÃO COMPUTACIONAL
  • Language: Português
  • Abstract: A estimação de posição é o resultado direto da reconstrução de cenas, um dos ramos da visão computacional. É também uma informação importante para o controle de sistemas mecatrônicos, e em especial para os sistemas robóticos autônomos. Como uma aplicação de engenharia, o desempenho de tal sistema deve ser avaliado eficiência e eficácia, medidas traduzidas respectivamente pelo custo de processamento e pela quantificação do erro. A geometria epipolar é um campo da visão computacional que fornece formalismo matemático e técnicas de reconstrução de cenas a partir de uma par de imagens, através de pontos correspondentes entre elas. Através deste formalismo é possível determinar a incerteza dos métodos de estimação de posição, que são relativamente simples e podem atingir boa precisão. Dentre os sistemas robóticos autônomos destacam-se os ROVs - do inglês "Remotely Operated Vehicles" - ou robôs autônomos móveis submarinos, cuja necessidade crescente de autonomia motiva o desenvolvimento de um sensor de visão com características de baixo consumo de energia, flexibilidade e inteligência. Este sensor pode ser constituído de uma câmera CCD e algoritmos de reconstrução de cena baseados em geometria epipolar entre imagens. Este estudo visa fornecer uma compilação da teria e um comparativo de resultados práticos da estimação de posição através da geometria epipolar entre imagens, como parte da implementação de um sensor de visão para robôs autônomos. Os conceitos teóricos abordados são: geometria projetiva, modelo de câmera, geometria epipolar, matriz fundamental, reconstrução projetiva, reconstrução métrica, algoritmos de determinação da matriz fundamental, algoritmos de reconstrução métrica, incerteza da matriz fundamental e complexidade computacional.Os resultados práticos baseiam-se em simulações através de imagens geradas por computador e em montagens experimentais feitas em laboratório que simulam situações práticas. O processo de estimação de posição foi realizado através da implementação em MATLAB® dos algoritmos apresentados na parte teórica, e os resultados comparados e analisados quanto ao erro e complexidade de execução. Dentre as principais conclusões é apresentado a melhor escolha para a implementação de sensor de visão de propósito geral - o Algoritmo de 8 Pontos Correspondentes Normalizado. São apresentadas também as condições de utilização de cada método e os cuidados necessários na interpretação dos resultados. Como conseqüência destas conclusões, este trabalho indica que o desenvolvimento de um sensor de visão de propósito geral baseado em visão computacional deve agregar conceitos de inteligência artificial - em especial o campo dos autômatos adaptativos.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 23.05.2007
  • Acesso à fonte
    How to cite
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    • ABNT

      KARLSTROEM, Adriana; TAKASE, Fábio Kawaoka. Estimação de posição e quantificação de erro utilizando geometria epipolar entre imagens. 2007.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2007. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-07012008-162341/ >.
    • APA

      Karlstroem, A., & Takase, F. K. (2007). Estimação de posição e quantificação de erro utilizando geometria epipolar entre imagens. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-07012008-162341/
    • NLM

      Karlstroem A, Takase FK. Estimação de posição e quantificação de erro utilizando geometria epipolar entre imagens [Internet]. 2007 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-07012008-162341/
    • Vancouver

      Karlstroem A, Takase FK. Estimação de posição e quantificação de erro utilizando geometria epipolar entre imagens [Internet]. 2007 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3152/tde-07012008-162341/

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