Localização e mapeamento simultâneos de ambientes planos usando visão monocular e representação híbrida do ambiente

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Santana, André Macêdo
• Orientador(a): Medeiros, Adelardo Adelino Dantas de
• 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
• Departamento: Automação e Sistemas; Engenharia de Computação; Telecomunicações
• País: BR
• Palavras-chave em Português: SLAM; Visão monocular; Grade de ocupação visual; Mapa híbrido; Filtro de kalman
• Palavras-chave em Inglês: SLAM; Monocular vision; Occupancy grid maps; Hybrid map; Extended kalman filter
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
• Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/15150

The goal of this work is to propose a SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) solution based on Extended Kalman Filter (EKF) in order to make possible a robot navigates along the environment using information from odometry and pre-existing lines on the floor. Initially, a segmentation step is necessary to classify parts of the image in floor or non floor . Then the image processing identifies floor lines and the parameters of these lines are mapped to world using a homography matrix. Finally, the identified lines are used in SLAM as landmarks in order to build a feature map. In parallel, using the corrected robot pose, the uncertainty about the pose and also the part non floor of the image, it is possible to build an occupancy grid map and generate a metric map with the obstacle s description. A greater autonomy for the robot is attained by using the two types of obtained map (the metric map and the features map). Thus, it is possible to run path planning tasks in parallel with localization and mapping. Practical results are presented to validate the proposal