Grades de evidência com visão estéreo omnidirecional para robôs móveis.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2004
Autor(a) principal: Corrêa, Fabiano Rogério
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3132/tde-28022005-083544/
Resumo: Robôs móveis autônomos dependem da informação obtida de seus sensores para processos de tomada de decisão durante a realização de suas tarefas. A utilização de sistemas de visão permite a aquisição de um grande volume de dados sobre o ambiente no qual o robô se encontra. Particularmente, um sistema de visão omnidirecional é capaz de fornecer informações sobre todo o espaço ao redor do robô numa única imagem. Através do processamento de um par ou mais de imagens omnidirecionais pode-se obter as distâncias entre o robô e os objetos no seu ambiente de trabalho. Devido às incertezas inerentes a qualquer sensoriamento, um modelo probabilístico do mesmo faz-se necessário para que a informação sensorial adquirida possa ser utilizada para os processos de decisão internos do robô durante a execução de sua tarefa. Assim, tendo como único sensor um sistema de visão estéreo omnidirecional utilizado como fonte de informação para uma representação estocástica espacial do ambiente, conhecida como Grades de Evidência, o robô é capaz de determinar a probabilidade da ocupação dos espaços ao seu redor e assim navegar autonomamente no ambiente. Este artigo mostra um algoritmo estéreo com imagens omnidirecionais e um modelo do sistema de visão estéreo omnidirecional para atualização das Grades de Evidência. Este é a primeira etapa de um trabalho que visa a realização de tarefas de navegação e exploração de ambientes desconhecidos e não-estruturados tendo como base de conhecimento para o robô um modelo probabilístico baseado nas Grades de Evidência.