Mapas auto-organizáveis de topologia variante no tempo para SLAM visual em espaço de aparências

• Autor(a) principal: GOMES, Daniel de Filgueiras
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/16815
• topic: Inteligência computacional; Processamento de imagem

Implementar agentes robóticos autônomos capazes de navegar entre duas posições ou explorar ambientes desconhecidos são problemas antigos e importantes em áreas como robótica e inteligência computacional. Um pré-requisito para subsidiar as atividades de navegação e exploração autônomas é dotar o agente robótico da capacidade de construir mapas do ambiente ao seu redor e de conseguir identificar a sua posição no mapa construído. Este é o problema de mapeamento e localização simultâneos de um ambiente desconhecido (Simultaneous localization and mapping ou SLAM) e pode ser modelado matematicamente como um problema de filtragem. Nos últimos 10 anos foram obtidos grandes avanços nesta área com o desenvolvimento de várias abordagens para a resolução deste problema. As abordagens mais populares utilizam filtros estatísticos, semelhantes ao de Kalman, e visam a construção de mapas com escala métrica, semelhantes aos utilizados em cartografia. Em relação ao aparato sensorial, os sensores mais comuns são do tipo range finder, ou seja, sensores que permitem, de modo direto ou indireto, captar as relações de distância métrica de um determinado ambiente. Exemplos de sensores desta natureza são: Lidares, Sonares, Radares. Este tipo de abordagem resulta, no geral, em um aparato sensorial caro e pesado, que necessita de um alto poder de processamento de dados, alto consumo de energia e de uma modelagem matemática complexa e específica para cada tipo de agente móvel. É uma abordagem, do ponto de vista sensorial, não natural, pois a maioria dos seres vivos não necessita de conhecimento métrico preciso do ambiente que está ao seu redor para se localizar no ambiente e explorar ambientes desconhecidos. Assim, esta tese propõe uma abordagem mais natural ao problema de SLAM, utilizando recursos disponíveis a maioria dos animais, como visão e memorização de relações de vizinhança. Este trabalho realiza uma revisão bibliográfica dos artigos e projetos científicos dos últimos 20 anos relacionados com a área de navegação inteligente e robótica e propõe uma nova abordagem para o problema de SLAM Visual em Espaço de Aparências utilizando apenas visão monocular como estímulo de entrada e mapas auto-organizáveis dinâmicos especializados.