Mapeamento de ambientes internos usando robô móvel equipado com câmera de profundidade - José Ricardo Pelegrino de Brito (2015)
Este trabalho propõe e implementa uma solução para o problema de mapeamento 2D de ambientes internos usando um robô móvel (projetado e construído especificamente para essa pesquisa) equipado com o sensor Kinect da Microsoft. Esse sensor é classificado como uma câmera RGB-D ou câmera de profundidade, pois gera uma nuvem densa de pontos com informação de posição 3D associada a cada ponto. Para tal, um conjunto de pontos de luz infravermelha é projetado no ambiente usando um padrão pseudoaleatório pré-determinado e uma câmera infravermelha interna no Kinect detecta e calcula a localização dos pontos de luz que estão no seu campo de visão. Inicialmente a nuvem de pontos gerada pelo Kinect é processada pelo algoritmo RANSAC (RANdom SAmple Consensus) para extração das características (localização) dos objetos do ambiente no sistema de coordenadas com origem no robô móvel (mapa local). As imagens de duas câmeras RGB do tipo webcam sem fio no teto do laboratório são usadas para determinar a pose do robô (localização e orientação) no mapa global. Com essa informação, as coordenadas dos objetos detectados são transformadas do mapa local para o mapa global. O robô deve então ser reposicionado no ambiente para que uma nova nuvem de pontos seja gerada e capturada pelo Kinect embarcado. Neste trabalho, uma lente do tipo zoom foi usada para reduzir o alcance mínimo do Kinect de 80 cm (valor padrão) para aproximadamente 30 cm. Visando reduzir os erros de localização, são propostos e implementados modelos de calibração para a câmera IR do Kinect e para o algoritmo de localização do robô a partir das imagens das câmeras do teto. Os resultados de testes experimentais no laboratório em um ambiente real com tamanho 1,60 m x 2,70 m comprovam que a solução proposta é satisfatória.