Desenvolvimento de um módulo de visão computacional e de aquisição de dados de cenas agrícolas para implementação na plataforma robótica ram

• Processo: 15/26339-0
• Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Vigência: 01 de maio de 2016 - 30 de abril de 2018
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia Mecânica - Projetos de Máquinas
• Pesquisador responsável: Mario Luiz Tronco
• Beneficiário: Mario Luiz Tronco
• Instituição-sede: Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Visão computacional Sensores Agricultura de precisão Processamento de imagens

Resumo

No presente projeto, pretende-se implementar, na Plataforma RAM, todas as técnicas, implementadas e testadas pelo proponente, envolvendo a aquisição, processamento, segmentação e classificação de imagens de cenas agrícolas e caracterização de copas de árvores usando sensores de ultrassom, para uso na navegação autônoma e na geração de parâmetros agrícolas das regiões por onde o robô se deslocar. Pretende-se dotar a plataforma com um Módulo de Aquisição de Dados por Imagens e por Ultrassom, utilizando todas as técnicas desenvolvidas e testadas pelo proponente. Para atingir o objetivo proposto serão utilizadas abordagens baseadas no algoritmo J-Seg de segmentação de imagens coloridas (o qual foi modificado pelo proponente para trabalhar com imagens em ambientes externos (com iluminação em excesso, irregular, próprios de ambiente agrícola), em algoritmos de visão estreoscópica (baseado em mapas de disparidade, modificado pelo proponente para medir distâncias de objetos e definição de áreas navegáveis), em visão omnidirecional (implementado pelo proponente como sistema de auxílio à navegação para definição de rotas de navegação), em algoritmos de segmentação de imagens de ruas de plantio (implementados pelo proponente para definição de ângulo de inclinação do veículo em relação à rua de plantio) e em técnicas de escaneamento de árvores utilizando sensores de ultrassom (também implementada e testada pelo proponente em ambientes agrícolas). Através destas técnicas, implementadas em um Módulo, e utilizando os algoritmos desenvolvidos pelo proponente, será possível dotar a Plataforma RAM com um sistema completo para auxílio à navegação autônoma (visão computacional) e para o mapeamento de ambientes agrícolas (caracterização dos atores da cena agrícola, tais como árvores, frutas, chão, céu, etc.), os quais são utilizados tanto para a navegação autônoma quanto para geração de parâmetros sobre a cultura visitada pelo robô. (AU)