Um sistema de visão computacional estereoscópica para um robô móvel humanóide atuando no domínio do futebol de robôs da Robocup

• Autor(a) principal: Costa, S. C.
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da FEI
• Texto Completo: https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/300
• topic: Robôs autônomos; Reconhecimento de objetos 3D; Visão estéreo

Diante da constante evolução tecnológica apresentada nas últimas décadas, os robôs conquistaram um espaço muito importante na sociedade, tanto no desenvolvimento de tarefas industriais como na interação com os seres humanos. Com o intuito de estimular as pesquisas relacionadas aos robôs humanoides, surgiu a competição de futebol de robôs humanoides da RoboCup. Nesta competição, os robôs precisam atuar de forma autônoma, localizando os objetos a sua volta, tomando decisões e agindo de maneira adequada para ganhar os jogos. Pelas regras desta competição, os robôs precisam ter forma humanoide, e não podem utilizar nenhum sensor que não esteja relacionado com uma percepção humana, como lasers ou câmeras 3D. Neste contexto, a utilização de um sistema de visão estereoscópica agrega robustez e precisão no reconhecimento dos objetos envolvidos nessa competição. Apesar de sua importância, nota-se, no domínio da RoboCup, uma escassez de trabalhos que aplicam sistema de visão estéreo para reconhecimento de objetos 3D e detecção de suas respectivas distâncias, utilizando somente um par de câmeras pin-hole. Esta dissertação propõe, através de um sistema de visão estereoscópica, uma comparação de desempenho dos métodos descritores FPFH, SHOT e 3DSC no reconhecimento tridimensional de bolas de futebol com diferentes texturas, assim como oferece uma estimativa de sua respectiva distância, dentro do ambiente da competição RoboCup, na categoria KidSize da liga humanoide. Para tanto, técnicas como calibração estéreo para as câmeras, correspondência, triangulação e métodos descritores para reconhecimento de objetos 3D são abordados neste trabalho. A partir dos experimentos realizados, pôde-se concluir que o descritor FPFH foi o que obteve melhor desempenho, atingindo precisão de 100%, revocação de 78% e acurácia de 89% nos testes realizados.