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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.55.2015.tde-07082015-100709
Documento
Autor
Nome completo
Patrick Yuri Shinzato
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2015
Orientador
Banca examinadora
Wolf, Denis Fernando (Presidente)
Miranda Neto, Arthur de
Osório, Fernando Santos
Pereira, Guilherme Augusto Silva
Ramos, Josue Junior Guimarães
Título em português
Estimação de obstáculos e área de pista com pontos 3D esparsos
Palavras-chave em português
Câmera esteoscópica
Robótica móvel
Veículos inteligentes
Visão computacional
Resumo em português
De acordo com a Organização Mundial da Saúde,cerca de 1,2milhões de pessoas no mundo morrem em acidentes de trânsito. Sistemas de assistência ao motorista e veículos autônomos podem diminuir o número de acidentes. Dentre as várias demandas existentes para viabilizar essa tecnologia, sistemas computacionais de percepção ainda permanecem sem uma solução definitiva. Dois deles, detecção de obstáculos e de via navegável, normalmente fazem uso de algoritmos sofisticados como técnicas de aprendizado supervisionado, que mostram resultados impressionantes quando treinados com bases de dados bem definidas e diversificadas.Entretanto, construir, manter e atualizar uma base de dados com exemplos de vários lugares do mundo e em diversas situações é trabalhoso e complexo. Assim, métodos adaptativos e auto-supervisionados mostram-se como boas alternativas para sistemas de detecção do futuro próximo. Neste contexto, esta tese apresenta um método para estimar obstáculose via navegável através de sensores de baixo custo (câmeras estereoscópicas), sem o uso de técnicas de aprendizado de máquina e de diversas suposições normalmente utilizadas por trabalhos já disponíveis na literatura. Esses métodos utilizando sensor estereoscópico foram comparados fazendo uso de sensores do tipo 3D-LIDAR e mostraram resultados semelhantes. Este sistema poderá ser usado como uma fase pré-processamento de dados para melhorar ou viabilizar métodos adaptativos de aprendizado.
Título em inglês
Estimation of obstacles and road area with sparse 3D points
Palavras-chave em inglês
Computer vision
Intelligent vehicles
Mobile robotics
Stereo camera
Resumo em inglês
World wide, an estimated 1.2million lives are lostin road crashes each year and Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) and Self-driving cars promise to reduce this number. Among the various issues to complete this technology, perception systems are still an unsolved issues. Normally two of them, obstacle detection and road detection, make use of sophisticated algorithms such as supervised machine learning methods which can perform with impressive results if it was trained with good data sets. Since it is a complex and an expensive job to create and maintain data bases of scenarios from the entire world, adaptive and/or self-supervised methods are good candidates for detection systems in the near future. Due that, this thesis present a method to estimate obsta- cles and estimate the road terrain using low cost sensors (stereo camera), avoiding supervised machine learning techniques and the most common assumptions used by works presented in literature. These methods were compared with 3D-LIDAR approaches achieving similar results and thus it can be used as a pre-processing step to improve or allow adaptive methods with machine learning systems.
 
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Data de Publicação
2015-08-07
 
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