Reconstrução geométrica de cenas não estruturadas: uma abordagem monocular com planejamento estocástico

• Autor(a) principal: Vilar Fiuza da Camara Neto
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/ESBF-8SVH9P
• topic: Reconstrução visual; SLAM monocular; Exploração robótica autônoma; Robótica; Computação; Visão computacional

Este trabalho aborda o problema da reconstrução da geometria de objetos de interesse presentes em um ambiente tridimensional por meio de uma câmera montada em um robô móvel. Embora a reconstrução geométrica seja um dos problemas clássicos da Visão Computacional, a maior parte das soluções apresentadas não trata do problema do planejamento, isto é, da determinação das poses futuras necessárias para garantir a conclusão satisfatória da tarefa de reconstrução. O processo de reconstrução, objeto deste trabalho, é realizado apenas com uma câmera, e não depende de qualquer outro sistema auxiliar para a determinação de pose absoluta ou da existência de marcos visuais dispostos no ambiente. Como consequência, este trabalho se enquadra na classe de problemas conhecidos como SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), onde a estimação da pose atual do robô está intrinsecamente ligada à tarefa de mapeamento. Mais especificamente, a estimação da geometria do objeto de interesse a partir de imagens depende do conhecimento da sequência de poses da câmera, que por sua vez deve ser estimada a partir de informações acerca das próprias imagens que estão sendo adquiridas. Como consequência direta do caráter autônomo adotado, a determinação contínua da geometria parcial do objeto é essencial. De fato, a geometria incompleta será a única fonte de informações para o planejador, que identificará áreas carentes de reconstrução e determinará continuamente os pontos de vista que o robô deve adotar para possibiltar que a câmera seja sempre posicionada para garantir a reconstrução completa do objeto de interesse. Este aspecto torna este trabalho distinto de diversas técnicas de reconstrução que buscam estimar a geometria do objeto a partir de um banco de imagens previamente coletadas.