Controle de fixação atentivo para uma cabeça robótica com visão binocular

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Roos, André Filipe lattes
Orientador(a): Vieira Neto, Hugo lattes
Banca de defesa: Arruda, Lucia Valeria Ramos de, Todt, Eduardo, Borba, Gustavo Benvenutti, Schneider, Guilherme Alceu
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Curitiba
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/2648
Resumo: A pesquisa em visão computacional ainda está distante de replicar a adaptabilidade e o desempenho do Sistema Visual Humano. Grande parte das técnicas consolidadas são válidas apenas em cenas estáticas e condições restritivas. Cabeças robóticas representam um avanço em flexibilidade, pois carregam câmeras que podem ser movimentadas livremente para a exploração dos arredores. A observação artificial de um ambiente dinâmico exige a solução de pelo menos dois problemas: determinar quais informações perceptuais relevantes extrair dos sensores e como controlar seu movimento para mudar e manter a fixação de alvos com forma e movimento arbitrários. Neste trabalho, um sistema de controle de fixação binocular geral é proposto, e o subsistema responsável pela seleção de alvos e fixação de deslocamentos laterais é projetado, experimentado e avaliado em uma cabeça robótica com quatro graus de liberdade. O subsistema emprega um popular modelo de atenção visual de baixo nível para detectar o ponto mais saliente da cena e um controlador proporcional-integral gera um movimento conjuntivo das duas câmeras para centralizá-lo na imagem da câmera esquerda, assumida como dominante. O desenvolvimento do sistema envolveu primeiramente a modelagem física detalhada do mecanismo de pan e tilt das câmeras. Então, a estrutura linearizada obtida foi ajustada por mínimos quadrados aos dados experimentais de entrada-saída. Por fim, os ganhos do controlador foram sintonizados por otimização e ajuste manual. A implementação em C++ com a biblioteca OpenCV permitiu operação em tempo real a 30 Hz. Experimentos demonstram que o sistema é capaz de fixar alvos estáticos e altamente salientes sem conhecimento prévio ou fortes suposições. Alvos em movimento harmônico são perseguidos naturalmente, embora com defasamento. Em cenas visualmente densas, onde múltiplos alvos em potencial competem pela atenção, o sistema pode apresentar comportamento oscilatório, exigindo o ajuste fino dos pesos do algoritmo para operação suave. A adição de um controlador para o pescoço e de um controlador de vergência para a compensação de deslocamentos em profundidade são os próximos passos rumo a um observador artificial genérico.