Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2021 |
Autor(a) principal: |
Neuland, Renata das Chagas |
Orientador(a): |
Silva Junior, Edson Prestes e |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
eng |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Palavras-chave em Inglês: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/223249
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Resumo: |
A área da robótica vem apresentando grandes avanços nas últimas décadas e está se tornando comum no cotidiano de muitas pessoas. Robôs autônomos, desde pequenos aspiradores de pó até carros que não exigem um motorista humano, são exemplos de como a robótica está facilitando tarefas corriqueiras. Para que robôs sejam realmente autônomos eles precisam perceber o ambiente a sua volta assim como sua posição no mundo. Ao encontro dessa necessidade, um dos desafios da robótica móvel é o Problema de Reconhecimento de Regiões. Esse problema pode ser definido como: dada uma observação do ambiente, decidir se essa observação vem de um lugar previamente visitado ou não. Essa informação contribui para a redução da incerteza sobre a localização do robô e sobre o mapa do ambiente no qual está inserido. O problema de Reconhecimento Visual de Regiões é uma variação do problema original que surgiu após a popularização do uso de câmeras como principal fonte de informação. Essa popularização se deve principalmente pelo baixo custo do sensor e pela riqueza das observações obtidas. Em contrapartida, o uso de câmeras trouxe novos desafios relacionados ao tratamento de imagens. Neste trabalho propomos uma nova abordagem para tratar o problema de reconhecimento visual de regiões em ambientes sujeitos à mudanças de iluminação, alterações decorrentes da passagem das estações de ano ou mesmo consequentes das adversidades climáticas. Nossa abordagem é fundamentada em teoria de Análise de Intervalos, sendo o mundo conhecido modelado como um conjunto de intervalos, e através de restrições do problema reduzimos o espaço de busca de soluções usando operações intervalares. A abordagem proposta foi testada usando três datasets públicos, comumente utilizados em outros trabalhos da área, e apresentou resultados promissores. As comparações, apresentadas através de precisionrecall, mostram que o método proposto tem resultados competitivos em relação ao estado da arte, além de mostrar potencial para uso em operações em tempo real. |