Câmeras embarcadas em sistemas robóticos móveis com sensoriamento visual geralmente são afetadas pelo movimento de seu suporte quando é necessária a aquisição de imagens com alta confiabilidade. Algumas câmeras disponíveis no mercado já estão equipadas com sistemas de estabilização de imagens, implementados nas lentes da câmera ou no sensor de imagem. Esses sistemas são relativamente caros para serem instalados em sistemas robóticos móveis aéreos ou terrestres de pequeno porte. Outro conceito que tem sido utilizado para alcançar a estabilização consiste em adotar sensores inerciais, algoritmos de visão computacional e aplicação de filtros digitais para estimativa e suavização de movimento. Esta dissertação tem por finalidade apresentar um sistema de estabilização digital de vídeo em conjunto com um acelerômetro para detectar movimentos da câmera. Considera-se que a câmera está instalada sobre plataforma instável ou em veículo em movimento, assim, utiliza-se filtragem robusta para minimizar o efeito da vibração sobre a câmera. Vários experimentos são realizados adicionando vibração em vídeo por meio de simulações em computador. Considera-se também experimentos em ambiente real com a câmera montada em um suporte dentro de um veículo em movimento. A principal contribuição deste trabalho é a realização de um estudo comparativo para analisar a vantagem de se usar uma abordagem robusta entre os métodos de filtragem comumente utilizados em sistemas de estabilização de vídeo.

Embedded cameras in robotic systems usually are susceptible to movements of your basis. The measurements can be affected mainly when they should obtain high performance in actual applications. Although some cameras available on the market are already equipped with an optical image stabilization system, implemented either in the camera lenses or in the image sensor. They are usually expensive to be installed into small aerial or land robotic systems. This dissertation presents a video stabilization system coupled with an accelerometer for motion detection at an unstable platform. It is embedded in a vehicle. Robust filtering is used to minimize vibration effects on the camera. Several experiments were performed, adding either vibrations via computer simulations and taking images from the camera with the vehicle moving. The main contribution of this work is the accomplishment of a comparative study to analyse the advantages of applying a robust approach among others filtering methods that frequently are used to video stabilizing systems.