| Processo: | 21/08117-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
| Data de Início da vigência: | 01 de outubro de 2021 |
| Data de Término da vigência: | 30 de setembro de 2022 |
| Área de conhecimento: | Engenharias - Engenharia Elétrica |
| Pesquisador responsável: | Valdir Grassi Junior |
| Beneficiário: | Gabriel Soares Gama |
| Instituição Sede: | Escola de Engenharia de São Carlos (EESC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Vinculado ao auxílio: | 14/50851-0 - INCT 2014: Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia para Sistemas Autônomos Cooperativos Aplicados em Segurança e Meio Ambiente, AP.TEM |
| Assunto(s): | Robótica Visão computacional Métodos de extração Mapeamento |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Localização e Mapeamento | Robótica | Visão Computacional | Robótica |
Resumo A técnica de vSLAM (Localização e Mapeamento Simultâneos Visual) baseada em features possui a função de construir um mapa de um ambiente e se localizar simultaneamente através da detecção de características que se destacam no mesmo. O objetivo desta pesquisa é desenvolver um descritor que utilize a informação inferida de uma rede neural de segmentação semântica. Esse descritor, apesar de ter um custo computacional mais alto, teria uma maior quantidade de informação armazenada, podendo aumentar a acurácia da tarefa de feature matching, o que reduziria o erro presente no processo de SLAM. Para obter a informação da segmentação semântica, será desenvolvida uma rede baseada na HRNet-OCR. O descritor será baseado nos métodos de extração/descrição já existentes e a informação semântica será adicionada para complementar as informações já presentes. (AU) | |
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre a bolsa: | |
| Mais itensMenos itens | |
| TITULO | |
| Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias ( ): | |
| Mais itensMenos itens | |
| VEICULO: TITULO (DATA) | |
| VEICULO: TITULO (DATA) | |