Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10400.22/2626
Título: Sistema de modelização tridimensional de galerias subterrâneas
Autor: Ferreira, António João Almeida Bernardo
Orientador: Silva, Eduardo
Almeida, José
Data de Defesa: 2011
Editora: Instituto Politécnico do Porto. Instituto Superior de Engenharia do Porto
Resumo: A presente dissertação apresenta uma solução para o problema de modelização tridimensional de galerias subterrâneas. O trabalho desenvolvido emprega técnicas provenientes da área da robótica móvel para obtenção um sistema autónomo móvel de modelização, capaz de operar em ambientes não estruturados sem acesso a sistemas de posicionamento global, designadamente GPS. Um sistema de modelização móvel e autónomo pode ser bastante vantajoso, pois constitui um método rápido e simples de monitorização das estruturas e criação de representações virtuais das galerias com um elevado nível de detalhe. O sistema de modelização desloca-se no interior dos túneis para recolher informações sensoriais sobre a geometria da estrutura. A tarefa de organização destes dados com vista _a construção de um modelo coerente, exige um conhecimento exacto do percurso praticado pelo sistema, logo o problema de localização da plataforma sensorial tem que ser resolvido. A formulação de um sistema de localização autónoma tem que superar obstáculos que se manifestam vincadamente nos ambientes underground, tais como a monotonia estrutural e a já referida ausência de sistemas de posicionamento global. Neste contexto, foi abordado o conceito de SLAM (Simultaneous Loacalization and Mapping) para determinação da localização da plataforma sensorial em seis graus de liberdade. Seguindo a abordagem tradicional, o núcleo do algoritmo de SLAM consiste no filtro de Kalman estendido (EKF { Extended Kalman Filter ). O sistema proposto incorpora métodos avançados do estado da arte, designadamente a parametrização em profundidade inversa (Inverse Depth Parametrization) e o método de rejeição de outliers 1-Point RANSAC. A contribuição mais importante do método por nós proposto para o avanço do estado da arte foi a fusão da informação visual com a informação inercial. O algoritmo de localização foi testado com base em dados reais, adquiridos no interior de um túnel rodoviário. Os resultados obtidos permitem concluir que, ao fundir medidas inerciais com informações visuais, conseguimos evitar o fenómeno de degeneração do factor de escala, comum nas aplicações de localização através de sistemas puramente monoculares. Provámos simultaneamente que a correcção de um sistema de localização inercial através da consideração de informações visuais é eficaz, pois permite suprimir os desvios de trajectória que caracterizam os sistemas de dead reckoning. O algoritmo de modelização, com base na localização estimada, organiza no espaço tridimensional os dados geométricos adquiridos, resultando deste processo um modelo em nuvem de pontos, que posteriormente _e convertido numa malha triangular, atingindo-se assim uma representação mais realista do cenário original.
This thesis presents a solution to the problem of underground galleries' modelling. The developed work employs techniques from the mobile robotics eld to produce an autonomous mobile modelling system, able to operate in non-structured environments in which global positioning systems, such as GPS, are not available. Autonomous mobile modelling systems can become very useful to produce highly detailed virtual representations of the galleries, as well as for monitoring purposes. The proposed modelling system moves inside tunnels collecting geometric sensor data. Organizing the data, in order to build a consistent model, requires precise knowledge about the system's trajectory inside the gallery, therefore the sensors' localization must be determined. Formulating an autonomous localization system demands overcoming two main obstacles imposed by underground environments: structural monotony and the lack of global positioning systems. In this context, we adopted the SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) concept to determine the platform's localization in six degrees of freedom. Following the traditional approach, we used the EKF (Extended Kalman Filter) as the core algorithm to solve the SLAM problem. The system combines advanced state-of-the-art methods such as Inverse Depth Parametrization, and the 1-Point RANSAC algorithm for outlier rejection. Our most important contribution to the state-of-the-art consists on the fusion between visual and inertial measurements. The localization algorithm has been tested with real data acquired on a road tunnel. The results show that the scale factor degeneration, a common phenomenon associated with monocular localization applications, can be avoided by combining visual and inertial measurements. We also proved that the introduction of visual measurements is an e ective strategy to correct the trajectory drift that characterizes inertial localization applications. The modelling algorithm organizes the geometric data in the three-dimensional space based on the estimated localization. This process results in a point cloud model, that is then converted into a triangular mesh, reaching a more realistic representation of the original scene.
Peer review: yes
URI: http://hdl.handle.net/10400.22/2626
Aparece nas colecções:ISEP - DM – Engenharia Electrotécnica e de Computadores

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