Geração automática de trajetórias a partir da detecção de obstáculos utilizando visão computacional

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Machado, Dartagnan Scalon
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/243208
Resumo: TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Blumenau, Engenharia de Controle e Automação.
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spelling Geração automática de trajetórias a partir da detecção de obstáculos utilizando visão computacionalGeração de trajetóriasRobótica móvelVisão computacionalOpenCVTCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Blumenau, Engenharia de Controle e Automação.A robótica móvel está se tornando cada vez mais presente no dia a dia das pessoas. Com esse novo panorama novos desafios surgem na engenharia, entre eles a geração de trajetórias para estes robôs. Este trabalho aborda uma nova metodologia de geração de trajetórias baseadas em métodos geométricos e curvas de Bézier onde os obstáculos no caminho de um robô móvel são detectados com o uso de visão computacional. Neste trabalho são descritas as técnicas utilizadas para a detecção de objetos e um algoritmo de geração de trajetórias. É realizada uma revisão do referencial teórico dos principais métodos de geração de trajetórias e de algumas funções da biblioteca OpenCV assim como são revisadas as propriedades por trás das curvas de Bézier. Utilizando a linguagem de programação Python foi criado um algoritmo para realizar a leitura de uma imagem, seguida do seu processamento e reconhecimento de obstáculos e pontos de interesse. Posteriormente é gerada uma trajetória que passe por todos os pontos de interesse desviando dos obstáculos que encontrados no caminho gerado. Por fim são exibidos diferentes resultados da metologia, aplicados em casos limites, onde foram obtidas soluções satisfatórias e observadas limitações da metodologia como a falta da detecção secundária de colisões para as trajetórias geradas e a geração de poucos pontos para análise em alguns casos.Mobile robotics is becoming more and more present in people’s daily lives. With this new panorama, new challenges arise in engineering, among them the generation of trajectories for these robots. This work addresses to a new methodology for generating trajectories based on geometric methods and Bézier curves where the obstacles in the path of a mobile robot are detected using computer vision. It describes the techniques used for object detection and an algorithm for generating trajectories. A review of the theoretical framework regarding the main methods for generating trajectories and some functions from the OpenCV library is carried out, as well as the properties behind the Bézier curves. Using the programming language Python an algorithm was created to read and process an image and recognize obstacles and checkpoints. Subsequently, a trajectory is generated that passes through all the checkpoints, avoiding the obstacles found in the generated path. Finally, different results of the methodology are shown, applied in borderline cases where satisfactory solutions were obtained and limitations of the methodology such as the lack of secondary detection of collisions for the generated trajectories and the generation of few points for analysis for some cases.Blumenau, SC.Rincon, Leonardo MejiaUniversidade Federal de Santa Catarina.Machado, Dartagnan Scalon2022-12-20T18:38:15Z2022-12-20T18:38:15Z2022-12-15info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis57application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/243208Open Access.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2022-12-20T18:38:15Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/243208Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732022-12-20T18:38:15Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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