Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2015 |
| Autor(a) principal: |
Silva, Bruno Marques Ferreira da |
| Orientador(a): |
Gonçalves, Luiz Marcos Garcia |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
|
| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Brasil
|
| Palavras-chave em Português: |
|
| Área do conhecimento CNPq: |
|
| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/20393
|
Resumo: |
O registro de nuvens de pontos capturadas por sensores de profundidade é uma importante etapa em aplicações de reconstrução 3D. Em diversos casos como localização e mapeamento para robótica ou realidade aumentada para entretenimento, o registro deve ser realizado não só com precisão estrita, como também na frequência de dados de aquisição do sensor. Com o objetivo de registrar nuvens de pontos de sensores RGB-D (p. ex. Microsoft Kinect), é proposto nesta tese o uso do algoritmo de fluxo óptico piramidal esparso para registro incremental a partir de dados de aparência e profundidade. O erro acumulado inerente ao processo incremental é posteriormente reduzido, através do uso de um marcador artificial e minimização de erro por otimização em grafo de poses. Resultados experimentais obtidos após o processamento de diversos conjuntos de dados RGB-D validam o sistema proposto por esta tese para aplicações de odometria visual, SLAM visual e digitalização de objetos em tempo real. |
