Browsing by Author "Junqueira, Artur Jorge Martins"
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- Estrutura a partir do Movimento em Sistemas AutónomosPublication . Junqueira, Artur Jorge Martins; Almeida, José Miguel Soares deA estimação da estrutura do espaço e do movimento das câmaras, a partir de um conjunto de pontos correspondentes entre as imagens, é um tópico de pesquisa na comunidade da visão computacional, conhecido como Structure from Motion (SfM). Nesta dissertação pretende-se explorar uma ferramenta SfM e analisar o seu desempenho, tendo em consideração a sua aplicabilidade em sistemas autónomos. Para a análise são considerados dois cenários de aplicação: pós-processamento de imagens adquiridas durante operações robóticas (por exemplo para a criação de modelos tridimensionais) e aplicações em tempo real como a perceção do ambiente de operação. A ferramenta em estudo é o projeto Bundler de Noah Snavely. Este projeto estima os parâmetros das câmaras e os pontos 3D do ambiente, a partir de um conjunto de imagens e um lista de pontos de interesse, correspondentes entre as imagens. Na análise do Bundler pretende-se evidenciar os principais blocos que exigem maior esforço computacional, o matching de imagens e a estimação iterativa dos parâmetros das câmaras com base na diminuição do erro de reprojeção, através da biblioteca Sparse Bundle Adjustment (SBA). Para o processo de deteção e matching de pontos de interesse, efetuou-se a comparação entre a aplicação Scale Invariant Feature Transform (SIFT) e uma adaptação deste para a Graphics Processing Unit (GPU), o SiftGPU. Os resultados da comparação demonstraram uma melhoria signi cativa na utilização do SiftGPU, com uma placa gráfica Nvidia com Compute Uni ed Device Architecture (CUDA). Na exploração do Bundler para aplicações de pós-processamento, realizaram-se testes com diversos conjuntos de imagens e as nuvens de pontos geradas, permitem observar o modelo tridimensional dos objetos no espaço. Neste tipo de aplicações, a restrição do tempo de processamento não é uma condicionante tão grave como numa aplicação em tempo real. Então para tentar optimizar o desempenho do processo de estimação dos parâmetros das câmaras, apresentaram-se duas propostas. A primeira, considerando que se utiliza a mesma câmara e que esta tem uma distância focal fixa, consiste em efetuar uma calibração prévia dos parâmetros intrínsecos e fornecer ao Bundler, evitando assim a estimação de três parâmetros, e consequentemente redução do tempo de processamento do Bundle Adjustment (BA). A segunda proposta, implica a utilização de dados sensoriais de IMU/GPS para fornecer uma óptima inicialização dos parâmetros extrínsecos das câmaras. Com os parâmetros extrínsecos provenientes do IMU/GPS, em conjunto com os parâmetros intrínsecos de calibração, pretende-se reduzir o tempo de estimação dos parâmetros das câmaras no processo iterativo BA. Através da utilização destes dados, também se pretende evitar o desvio da estimação, devido à acumulação de erros ao longo do processo. Uma das vantagens da utilização do IMU/GPS, é facto de os resultados serem gerados em relação a um sistema de coordenadas, o que não acontece no Bundler, em que as posições são relativas e com ambiguidade na escala. Para adaptar o Bundler ao contexto de uma aplicação em tempo real, procedeu-se à alteração da abordagem atual, para enormes conjuntos desordenados de imagens, para um método sequencial e ordenado de acordo com o processo de aquisição de imagens. Este é apenas um dos primeiros passos para modificar o Bundler de acordo com as exigências das aplicações robóticas.