Robots móveis no Vislab, Labmate e Scouts
Proposta de Trabalho Final
de Curso 2006/2007
Vodometer: Navegação baseada em
Visão e Odometria
Enquadramento:
A inserção de um robot móvel num ambiente não
preparado especificamente para o robot, tal como um hospital ou uma habitação,
implica a utilização de métodos de navegação com capacidades de aprendizagem do
próprio ambiente. Os sensores a utilizar são necessariamente exterioceptivos, pois a informação interna do robot, tais
como os ângulos de junta ou as contagens de rotações dos motores do robot, não
inclui as necessárias medidas do ambiente tais como distâncias ou ângulos em
relação às paredes. O sensor de visão é o sensor exterioceptivo
a utilizar neste trabalho.
Objectivo:
Neste trabalho pretende-se construir uma
representação do ambiente onde o robot opera (corredores e laboratórios da
Torre Norte) e, dada essa representação, realizar tarefas de navegação entre
pontos do ambiente.
Descrição:
O mapa do ambiente de trabalho de um robot pode ter
várias formas. Neste trabalho foca-se a atenção em técnicas baseadas em imagens
adquiridas e processadas pelo próprio robot [Kosecka04]. Em particular a
extracção de características invariantes a translações, rotações e escalamentos
- SIFT [LoweDemo, Lowe04] -
permitiu recentemente um avanço tecnológico importante do qual resultaram bons
sistemas de reconhecimento visual e também técnicas de navegação robustas, de
custo reduzido, e baseadas em sensores a bordo do robot [ER, Goncalves05, Karlsson05].
Neste trabalho propõe-se a construção de um destes sistemas.
As principais etapas do trabalho são:
1) Construção da representação do ambiente. O robot é
conduzido pelo espaço de trabalho, seleccionando e seguindo pontos característicos.
Os pontos característicos reconstruídos tridimensionalmente
constituem a representação do ambiente.
2) Localização do robot dada uma imagem e a
representação do ambiente. Extraindo características da imagem actual e
comparando com o mapa do ambiente encontra-se a localização do robot no referencial
da representação.
3) Navegação do robot entre pontos do ambiente. Durante
a aprendizagem do ambiente, o robot realizou diversas trajectórias que pode
repetir ou subdividir e recompor realizando novos percursos. Na figura 1
mostra-se um exemplo de uma tarefa de navegação [GWSV00].
Fig.1: Exemplo de uma tarefa de navegação: sair do
laboratório, ir ao final do corredor e voltar ao laboratório.
Resultado esperado:
No final do TFC os alunos intervenientes terão
enriquecido a sua experiência nos seguintes campos:
* Visão por computador
* Navegação de robots móveis
No final do trabalho espera-se obter:
* Um método de construção de uma representação do
cenário.
* Demonstração de auto-localização
do robot na representação construída.
* Demonstração de navegação entre dois pontos
pertencentes à representação construída.
Referências:
[Kosecka04] "Global Localization and Relative Pose Estimation Based on
Scale-Invariant Features", J. Kosecka, X. Yang, Int Conf on Pattern Recognition, ICPR'04.
[LoweDemo] "Demo Software: SIFT Keypoint
Detector", David Lowe, http://www.cs.ubc.ca/~lowe/keypoints/
[Lowe04]
"Distinctive image features from scale-invariant keypoints",
David G. Lowe, International Journal of Computer Vision, 60, 2 (2004), pp.
91-110.
[ER] Evolution
Robotics, http://www.evolution.com/
[Goncalves05]
"A Visual Front-end for Simultaneous Localization and Mapping", L. Goncalves, E. Di Bernardo, D. Benson, M. Svedman, J. Ostrowski, N. Karlsson, P. Pirjanian,
International Conference on Robotics and Automation, ICRA'05.
[Karlsson05]
"The vSLAM Algorithm for Robust Localization and
Mapping", N. Karlsson, E. Di Bernardo, J. Ostrowski, L. Goncalves, P. Pirjanian, M. Munich, International Conference on Robotics
and Automation, ICRA'05.
[GWSV00]
"Vision-based Navigation and Environmental Representations with an
Omnidirectional Camera", José Gaspar, Niall Winters, José Santos-Victor, IEEE Transaction on
Robotics and Automation, Vol 16, number 6, December
2000
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