Navegação de veículos autônomos em ambientes externos não estruturados baseada em visão computacional

• Processo: 12/04555-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Vigência (Início): 01 de junho de 2012
• Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2014
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Fernando Santos Osório
• Beneficiário: Rafael Luiz Klaser
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Visão computacional Veículos autônomos Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Inteligência Artificial | Navegação por Visão e GPS | Robótica móvel | Veículos autônomos | Visão Computacional | Visão estéreo | Visão Computacional

Resumo

O objetivo deste trabalho é capacitar um veículo terrestre a se locomover em ambientes externos não estruturados ou pouco estruturados, ou seja, um campo com vegetação/plantação e/ou floresta pouco densa ("outdoor" e "off-road"). O veículo deverá ser capaz de desviar de obstáculos, percebendo-os de forma autônoma, e se dirigir até uma localização determinada escolhendo por meios próprios o caminho a seguir. O sistema de navegação autônoma irá se basear no processamento de imagens obtidas a partir de um par de câmeras (câmera estéreo), constituindo um sistema de visão binocular do qual é possível se obter uma percepção tridimensional do ambiente. Portanto, pretende-se extrair parâmetros de navegabilidade do ambiente, como caminhos livres, obstruções e obstáculos, que combinados com as informações de posição e orientação do veículo e do ponto de destino (baseando-se em coordenadas de GPS) serão transformados em um sistema robusto de navegação.Este trabalho irá utilizar a plataforma Carina I (Carro Robótico Inteligente para Navegação Autônoma) do LRM/ICMC/USP, dotado de uma câmera estéreo, GPS e bússola. Inicialmente serão estudados e trabalhados algoritmos para a criação do mapa de disparidade a partir do par de imagens obtidas pela câmera estéreo. Para este processo, o algoritmo deverá ter um compromisso de desempenho entre a qualidade do mapa de disparidade/profundidade e performance em termos de tempo de processamento. A partir do mapa de disparidade será elaborado um mapa de navegabilidade, que representa as regiões navegáveis (seguras) e regiões não navegáveis (obstáculos e regiões a evitar) em frente ao veículo. Este mapa será utilizado em conjunto com as informações de posição atual e de destino (GPS e bússola), a fim de realizar o controle da navegação do veículo. Estão sendo consideradas duas abordagens principais para o controle local da navegação: a primeira baseada no uso de Redes Neurais Artificiais, conforme proposto em trabalhos anteriores do grupo desenvolvidos por Pessin e Osório (Robombeiros), e a segunda baseada em uma adaptação do algoritmo VFH5 (Vector Field Histogram). Nestas abordagens serão consideradas como parâmetro de entrada as informações tridimensionais do mapa de navegabilidade. Além disto, também serão necessários estudos que visam identificar, a partir das imagens da câmera estéreo, o plano de referência de base (chão), seus desníveis e obstáculos, classificando-os como elementos transponíveis ou não. As principais aplicações deste sistema robótico de navegação autônoma são: (i) o combate à incêndios, conforme proposto nos trabalhos desenvolvidos por Pessin e Osório; (ii) o uso em aplicações agrícolas visando criar veículos autônomos usados para arar a terra, semear, pulverizar e realizar a colheita em plantações; (iii) o uso em aplicações militares e/ou civis para o auxílio no transporte de carga e suprimentos em ambientes estruturados ou não; (iv) o transporte de cargas em locais perigosos onde a presença de um motorista possa ser dispensada de modo a proteger sua segurança. Este tipo de tecnologia promove o interesse e possíveis aplicações junto à sociedade, sendo de grande relevância à pesquisa e ao desenvolvimento de novas tecnologias nas áreas afins, a exemplo de iniciativas como as que vêm sendo desenvolvidas em outros países (por exemplo, DARPA Grand/Urban Challenge, ELROB, AUVSI/IGVC). (AU)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

KLASER, Rafael Luiz. Navegação de veículos autônomos em ambientes externos não estruturados baseada em visão computacional. 2014. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.