Perceção visual semântica de uma vinha para auxílio à navegação de robôs

• Autor(a) principal: Mendes, Jorge Miguel Ferreira da Silva
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10348/7939
• topic: Robótica; Localização; Navegação; Visão por computador; Mapeamento; Descritores visuais

O desenvolvimento de robôs para aplicação em cenários agrícolas, nomeadamente em vinhas em patamares, requer sistemas de perceção visual mais inteligentes e adaptativos de forma a aumentar a fiabilidade dos seus sistemas de mapeamento e localização. Trata-se de um desafio complexo uma vez que essas vinhas possuem um declive acentuado e a precisão da localização, utilizando apenas o GPS, é bastante instável nesses locais. Neste contexto, um sistema de localização de confiança requer uma alta densidade de features naturais (e.g. os troncos que existem em toda a vinha) e um detector preciso das mesmas. Desta forma, neste trabalho foi projetado e implementado um sistema de perceção visual semântica, denomidado por ViTruDe, que faz uso de técnicas de deteção e extração de features de alto nível. Para tal recorreu-se ao desenvolvimento de um nó ROS e de um conjunto de algoritmos no domínio do processamento digital de imagem que permitam a extração automática dessas mesmas features de forma a melhorar o processo de localização e navegação de um robô e que permitam facilitar operações de monitorização e inspeção visual das vinhas. Após a execução dos testes no terreno, foi possível concluir que os resultados obtidos para todas as configurações testadas apresentaram uma precisão superior a 95%. Todos os dados de treino e de teste utilizados neste trabalho foram disponibilizados publicamente para possível utilização em trabalhos futuros.