VEM-SLAM - Virtual environment modelling through SLAM

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Moura, Gustavo Magalhães
• Orientador(a): Silva, Rodrigo Luis de Souza da
• Banca de defesa: Vieira, Marcelo Bernardes , Apolinario Junior, Antonio Lopes
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
• Departamento: ICE – Instituto de Ciências Exatas
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: SLAM; Deteção de objetos; Realidade virtual; Object detection; Virtual reality
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/11919

O problema de mapeamento de um ambiente real e reconhecimento dos objetos contidos neste ambiente é um problema da área de Visão Computacional e tem recebido atenção com o avanço de soluções SLAM e soluções robustas de reconhecimento de objetos. O problema da robótica de Localização e Mapeamento Simultâneos (Simultaneous Localization and Mapping - SLAM) consiste em criar um mapa (geralmente geométrico) da cena ao mesmo tempo em que estima a pose do observador. As soluções para este problema são utilizadas em diversas áreas onde se deseja mapear um ambiente e extrair informações geométricas deste. O reconhecimento de objetos permite identificar o objeto na cena conforme as classes de objetos da base de dados de referência. Para o reconhecimento em imagens 2D, as melhores soluções são baseadas em redes neurais convolucionais. Entretanto, para a obtenção das informações geométricas 3D dos objetos na cena, são necessárias outras técnicas que variam conforme o modelo do objeto 3D de referência. Neste trabalho, será apresentada uma nova abordagem para lidar com a estimativa de pose de objetos 3D a partir de imagens de cenas estáticas de ambientes internos. Para isso, uma integração entre um detector de objetos em imagens e uma solução SLAM monocular baseada em keyframes foi desenvoldida. Como resultados, demonstramos uma melhoria na estimativa da trajetória da câmera em relação ao método original e uma utilização do sistema implementado na criação de ambientes virtuais.