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Inovações em navegação e visão computacional embarcadas para robôs móveis

Processo: 16/12284-1
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE  
Vigência (Início): 01 de julho de 2016
Vigência (Término): 31 de março de 2017
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos
Pesquisador responsável:Marcel José Lemes Pinheiro
Beneficiário:Marcel José Lemes Pinheiro
Empresa:Marcel José Lemes Pinheiro Serviços - EPP
Vinculado ao auxílio:15/22069-8 - Inovações em navegação e visão computacional embarcadas para robôs móveis, AP.PIPE
Assunto(s):Veículos autônomos   Navegação de robôs   Visão computacional   Inteligência artificial   Softwares   Algoritmos

Resumo

A presente proposta PIPE - Fase 1 de pesquisa e desenvolvimento está dividida em 2 módulos: navegação e visão. A Fase 1 visa dotar o AutoDrive dos equipamentos, placas e sistemas necessários para desenvolvermos os aplicativos (algoritmos, firmware e software) na Fase 2. Na Fase 1 também serão investigados e detalhados os métodos e algoritmos que serão embarcados na Fase 2 do projeto PIPE. No módulo de navegação busca-se integrar o método de navegação diferencial georeferenciada, DGPS, por correção de erro cinemático em tempo real, RTK, [12] e utilizar o filtro de partículas, FP, para fusão sensorial [51], tendo como entradas os sinais corrigidos do RTK DGPS e as informações do sistema inercial fornecidos pela unidade de medidas inerciais, IMU, [8] com 10 graus de liberdade (10 DoF). O objetivo é atingir um erro de posicionamento da ordem de 10 cm. Atualmente o AutoDrive conta com um algoritmo de fusão sensorial com o método do filtro de Kalman estendido, EKF, [1] com níveis de decisão Fuzzy e com entradas do GPS e da IMU com 3 acelerômetros e 3 giroscópios (6 DoF), o que resulta em uma acurácia média circular, CEP, de 3 metros. No módulo de Visão objetiva-se embarcar um sistema de detecção de pessoas, carros, guias e faixas; investigaremos o método descritor das características baseados em histogramas de gradientes orientados, HOG, [2][3] e o algoritmo (máquina) classificador vetorial, SVM, [3] utilizando-se a biblioteca OpenCV no processador gráfico, GPU, Mali 600 [5] com o sistema operacional Linux Ubuntu. Atualmente o AutoDrive conta com um sistema de detecção de objetos efetuado por 6 sensores de ultrassom possibilitando detecção de alvos fixos até 6 metros e detecção de movimentação por IR. (AU)