Identificação e localização dos limites da região trafegável para a navegação de um veículo autônomo
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) |
Texto Completo: | http://repositorio.ufes.br/handle/10/6425 |
Resumo: | This work presents a computer vision system for real-time mapping of the traversable region ahead of an autonomous vehicle that relies mostly on a stereo camera. For each new image pair captured by the stereo camera, the system first determines the camera position with re-spect to the ground plane using stereo vision algorithms and probabilistic methods, and then projects the camera raw image to the world coordinate system using inverse perspective map-ping. After that, the system classifies the pixels of the inverse perspective map as traversable or not traversable, generating an instantaneous occupancy map. Next, the instantaneous occu-pancy map is integrated to a probabilistic occupancy map, using the Bayes filter to estimate the occupancy probability of each map location. Finally, the probabilistic occupancy map is used to localize the lateral limits of the traversable region. The performance of the system for mapping the traversable region was evaluated in compari-son to manually classified images. The experimental results show that the system is able to correctly map up to 92.22 % of the traversable locations between 20 and 35 m ahead of an autonomous vehicle with a False Acceptance Rate not superior to 3.57 % when mapping par-allelepiped pavements. |
id |
UFES_4c178c0368aaf6da3fe77578a50d44bf |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.ufes.br:10/6425 |
network_acronym_str |
UFES |
network_name_str |
Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) |
repository_id_str |
2108 |
spelling |
Gonçalves, Claudine Santos BadueSouza, Alberto Ferreira deAzevedo, Vitor BarbiratoAguiar, Edilson deChaimowicz, Luiz2016-12-23T14:33:48Z2013-03-142016-12-23T14:33:48Z2012-12-10This work presents a computer vision system for real-time mapping of the traversable region ahead of an autonomous vehicle that relies mostly on a stereo camera. For each new image pair captured by the stereo camera, the system first determines the camera position with re-spect to the ground plane using stereo vision algorithms and probabilistic methods, and then projects the camera raw image to the world coordinate system using inverse perspective map-ping. After that, the system classifies the pixels of the inverse perspective map as traversable or not traversable, generating an instantaneous occupancy map. Next, the instantaneous occu-pancy map is integrated to a probabilistic occupancy map, using the Bayes filter to estimate the occupancy probability of each map location. Finally, the probabilistic occupancy map is used to localize the lateral limits of the traversable region. The performance of the system for mapping the traversable region was evaluated in compari-son to manually classified images. The experimental results show that the system is able to correctly map up to 92.22 % of the traversable locations between 20 and 35 m ahead of an autonomous vehicle with a False Acceptance Rate not superior to 3.57 % when mapping par-allelepiped pavements.Neste trabalho é apresentado um sistema para mapeamento da região trafegável em tempo real que se baseia principalmente em uma câmera estéreo. Para cada novo par de imagens recebido da câmera estéreo, o sistema primeiro determina a posição da câmera com respeito ao plano da região trafegável usando algoritmos de visão estéreo e métodos probabilísticos, e então projeta a imagem de referência para o sistema de coordenadas do mundo através de mapea-mento inverso de perspectiva. Depois disso, o sistema classifica os pixels da imagem projeta-da como trafegáveis ou não trafegáveis, gerando um mapa de ocupação instantâneo. Em se-guida, o mapa de ocupação instantâneo é integrado em um mapa de ocupação probabilístico usando o filtro de Bayes, que estima a probabilidade de ocupação de cada localização do ma-pa. Finalmente, o mapa de ocupação probabilístico é utilizado para localizar os limites laterais da região trafegável. O desempenho do sistema para mapeamento da região trafegável foi avaliado em comparação com imagens classificadas manualmente. Os resultados experimentais mostram que o sistema é capaz de identificar corretamente até 92,22% das localizações trafegáveis entre 20 e 35 m à frente do veículo com uma Taxa de Falsa Aceitação não superior a 3,57% no mapeamento do pavimento de paralelepípedos.TextAZEVEDO, Vitor Barbirato. Identificação e localização dos limites da região trafegável para a navegação de um veículo autônomo. 2012. 94 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo, Centro Tecnológico, Vitória, 2012.http://repositorio.ufes.br/handle/10/6425porUniversidade Federal do Espírito SantoMestrado em InformáticaPrograma de Pós-Graduação em InformáticaUFESBRCentro TecnológicoVisão artificialRobóticaNavegação de robôs móveisAprendizado do computadorCiência da Computação004Identificação e localização dos limites da região trafegável para a navegação de um veículo autônomoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)instname:Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)instacron:UFESORIGINALDissertacao - Vitor Barbirato Azevedo-V8.pdfapplication/pdf2614205http://repositorio.ufes.br/bitstreams/33b754b2-1804-459d-ab10-bd8e099209b2/download2cd8e9de813b7e5bd2a43d09df2b2d48MD5110/64252024-07-17 16:57:33.263oai:repositorio.ufes.br:10/6425http://repositorio.ufes.brRepositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufes.br/oai/requestopendoar:21082024-10-15T17:54:39.835706Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) - Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Identificação e localização dos limites da região trafegável para a navegação de um veículo autônomo |
title |
Identificação e localização dos limites da região trafegável para a navegação de um veículo autônomo |
spellingShingle |
Identificação e localização dos limites da região trafegável para a navegação de um veículo autônomo Azevedo, Vitor Barbirato Ciência da Computação Visão artificial Robótica Navegação de robôs móveis Aprendizado do computador 004 |
title_short |
Identificação e localização dos limites da região trafegável para a navegação de um veículo autônomo |
title_full |
Identificação e localização dos limites da região trafegável para a navegação de um veículo autônomo |
title_fullStr |
Identificação e localização dos limites da região trafegável para a navegação de um veículo autônomo |
title_full_unstemmed |
Identificação e localização dos limites da região trafegável para a navegação de um veículo autônomo |
title_sort |
Identificação e localização dos limites da região trafegável para a navegação de um veículo autônomo |
author |
Azevedo, Vitor Barbirato |
author_facet |
Azevedo, Vitor Barbirato |
author_role |
author |
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv |
Gonçalves, Claudine Santos Badue |
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv |
Souza, Alberto Ferreira de |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Azevedo, Vitor Barbirato |
dc.contributor.referee1.fl_str_mv |
Aguiar, Edilson de |
dc.contributor.referee2.fl_str_mv |
Chaimowicz, Luiz |
contributor_str_mv |
Gonçalves, Claudine Santos Badue Souza, Alberto Ferreira de Aguiar, Edilson de Chaimowicz, Luiz |
dc.subject.cnpq.fl_str_mv |
Ciência da Computação |
topic |
Ciência da Computação Visão artificial Robótica Navegação de robôs móveis Aprendizado do computador 004 |
dc.subject.br-rjbn.none.fl_str_mv |
Visão artificial Robótica Navegação de robôs móveis Aprendizado do computador |
dc.subject.udc.none.fl_str_mv |
004 |
description |
This work presents a computer vision system for real-time mapping of the traversable region ahead of an autonomous vehicle that relies mostly on a stereo camera. For each new image pair captured by the stereo camera, the system first determines the camera position with re-spect to the ground plane using stereo vision algorithms and probabilistic methods, and then projects the camera raw image to the world coordinate system using inverse perspective map-ping. After that, the system classifies the pixels of the inverse perspective map as traversable or not traversable, generating an instantaneous occupancy map. Next, the instantaneous occu-pancy map is integrated to a probabilistic occupancy map, using the Bayes filter to estimate the occupancy probability of each map location. Finally, the probabilistic occupancy map is used to localize the lateral limits of the traversable region. The performance of the system for mapping the traversable region was evaluated in compari-son to manually classified images. The experimental results show that the system is able to correctly map up to 92.22 % of the traversable locations between 20 and 35 m ahead of an autonomous vehicle with a False Acceptance Rate not superior to 3.57 % when mapping par-allelepiped pavements. |
publishDate |
2012 |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2012-12-10 |
dc.date.available.fl_str_mv |
2013-03-14 2016-12-23T14:33:48Z |
dc.date.accessioned.fl_str_mv |
2016-12-23T14:33:48Z |
dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
format |
masterThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.citation.fl_str_mv |
AZEVEDO, Vitor Barbirato. Identificação e localização dos limites da região trafegável para a navegação de um veículo autônomo. 2012. 94 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo, Centro Tecnológico, Vitória, 2012. |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
http://repositorio.ufes.br/handle/10/6425 |
identifier_str_mv |
AZEVEDO, Vitor Barbirato. Identificação e localização dos limites da região trafegável para a navegação de um veículo autônomo. 2012. 94 f. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo, Centro Tecnológico, Vitória, 2012. |
url |
http://repositorio.ufes.br/handle/10/6425 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
Text |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal do Espírito Santo Mestrado em Informática |
dc.publisher.program.fl_str_mv |
Programa de Pós-Graduação em Informática |
dc.publisher.initials.fl_str_mv |
UFES |
dc.publisher.country.fl_str_mv |
BR |
dc.publisher.department.fl_str_mv |
Centro Tecnológico |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal do Espírito Santo Mestrado em Informática |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) instname:Universidade Federal do Espírito Santo (UFES) instacron:UFES |
instname_str |
Universidade Federal do Espírito Santo (UFES) |
instacron_str |
UFES |
institution |
UFES |
reponame_str |
Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) |
collection |
Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) |
bitstream.url.fl_str_mv |
http://repositorio.ufes.br/bitstreams/33b754b2-1804-459d-ab10-bd8e099209b2/download |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
2cd8e9de813b7e5bd2a43d09df2b2d48 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) - Universidade Federal do Espírito Santo (UFES) |
repository.mail.fl_str_mv |
|
_version_ |
1813022522855129088 |