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

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.

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

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.

:cursos:visao:2008-1:grupo01:Grupo1_-_Paulo.pdf

:cursos:visao:2008-1:grupo01:Robo.wmv.pdf

:cursos:visao:2008-1:grupo01:TATU1.avi.pdf

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<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>