====== Odometria Visual ======
Paulo Lilles Jorge Drews Junior <paulol@dcc.ufmg.br>\\
Mestrando em Ciencia da Computacao - UFMG\\
Trabalho Prático da Disciplina de Visão Computacional\\
Primeiro Semestre / 2008\\

===== Introdução =====

A odometria convencional é um dos métodos mais utilizados
para estimar a posição de um robô. Sabe-se bem
que ela proporciona uma boa precisão em movimentos curtos
e permite taxas de amostragem muito altas. A idéia fundamental
da odometria é a integração de informação incremental
do movimento ao longo do tempo, o qual envolve
uma inevitável acumulação de erros. A acumulação de erros
de orientação causa grandes erros na estimação da posição,
os quais vão aumentando proporcionalmente com a distância
percorrida pelo robô.\\

Esses erros são ainda maiores quando a odometria é
fornecida por dados de encoder preso as rodas do robô devido
a derrapagem da roda, que acontece normalmente, em
maior ou menor quantidade, dependendo do local que o
robô está andando. Outra fonte de erro é quando o robô percorre
subidas e descidas, ou quando ocorre movimentos de
rotação.\\

Assim, a odometria visual surge como uma alternativa a
odometria convencional, através da qual é possível estimar
a posição do robô mesmo quando acontece derrapagem ou
rotação.\\

Porém, a odometria visual é dependente do ambiente que
o robô está inserido. Como a fonte sensora se utiliza as imagens
advindas de câmeras, o ambiente precisa ter iluminação
e features visuais de forma que o robô possa determinar
como está se locomovendo. Além disso, o ambiente
visto pela câmera, precisa ser predominantemente estático
de forma que consiga-se determinar o movimento do robô.\\

O processo de odometria visual, pode ser divido em três
grandes passos:

  * **Detecção de Características na Imagem** - Neste passo são determinadas características distintivas que pudem ser buscadas em diferentes imagens, como por exemplo, quinas(corners) , bolhas (blobs) ou cumes(ridge);

  * **Correlação de Características** - As diferentes características determinadas em imagens, precisam ser correlacionadas, ou seja, é preciso determinar quais características são as mesmas em imagens distintas;

  * **Estimação do Movimento do Robô** - Através dos pares de pontos correlacionados em imagens distintas, tornar possível determinar qual o movimento da câmera, tanto de translação quanto de rotação.

===== Revisão Bibliográfica =====

Descrita em detalhes no artigo gerado do trabalho, que se encontra para download abaixo.

===== Metodologia Proposta =====

A metodologia proposta neste trabalho utilizará os seguintes passos para determinar a odometria visual:

  * Calibração da Câmera e Correção das Distorções do Sistema Óptico;

  * Determinação de Pontos de Interesse em Imagens Utilizando Algoritmos Descritores de Features (SIFT,SURF e LESH);

  * Correlação Entre Descritores de Features;

  * Remoção Robusta de Outliers, utilizando RANSAC/LMedS;

  * Determinação do Movimento Com Visão Monocular Matriz Essencial;


É proposto ainda nesse trabalho um comparativo de performance para a tarefa de odometria visual dos principais algoritmos de descrição de \emph{features}. 

Um diagrama para melhor ilustrar a metodologia proposta é apresentado na figura abaixo. Ela mostra os passos necessários para a obtenção da posição X,Y e orientação da câmera em relação a um referencial inercial.

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===== Versão Final do Artigo Gerado =====

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===== Alguns Videos Do Robô Utilizado nos Testes =====

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===== Apresentação =====

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===== Referências Bibliográficas =====

<bibtex> 
@inproceedings{Harris88,
	author = {C. Harris and M. Stephens },
	booktitle = {Fourth Alvey Vision Conference},
	title = {A Combined Corner and Edge Detection},}}
	year = {1988},
        url = {http://www.ipb.uni-bonn.de/readings/1987/harris87.combined.pdf},
}
</bibtex>