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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.55.2016.tde-17102016-165459
Document
Auteur
Nom complet
Vítor Manha Utino
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2015
Directeur
Jury
Osório, Fernando Santos (Président)
Grassi Junior, Valdir
Pedrino, Emerson Carlos
Titre en portugais
Fusão de informações obtidas a partir de múltiplas imagens visando à navegação autônoma de veículos inteligentes em abiente agrícola
Mots-clés en portugais
Calibração de câmeras
Câmera estéreo
Câmera monocular
Câmera térmica
Fusão de sensores e detecção de obstáculos
Robôs móveis autônomos
Resumé en portugais
Este trabalho apresenta um sistema de auxilio à navegação autônoma para veículos terrestres com foco em ambientes estruturados em um cenário agrícola. É gerada a estimativa das posições dos obstáculos baseado na fusão das detecções provenientes do processamento dos dados de duas câmeras, uma estéreo e outra térmica. Foram desenvolvidos três módulos de detecção de obstáculos. O primeiro módulo utiliza imagens monoculares da câmera estéreo para detectar novidades no ambiente através da comparação do estado atual com o estado anterior. O segundo módulo utiliza a técnica Stixel para delimitar os obstáculos acima do plano do chão. Por fim, o terceiro módulo utiliza as imagens térmicas para encontrar assinaturas que evidenciem a presença de obstáculo. Os módulos de detecção são fundidos utilizando a Teoria de Dempster-Shafer que fornece a estimativa da presença de obstáculos no ambiente. Os experimentos foram executados em ambiente agrícola real. Foi executada a validação do sistema em cenários bem iluminados, com terreno irregular e com obstáculos diversos. O sistema apresentou um desempenho satisfatório tendo em vista a utilização de uma abordagem baseada em apenas três módulos de detecção com metodologias que não tem por objetivo priorizar a confirmação de obstáculos, mas sim a busca de novos obstáculos. Nesta dissertação são apresentados os principais componentes de um sistema de detecção de obstáculos e as etapas necessárias para a sua concepção, assim como resultados de experimentos com o uso de um veículo real.
Titre en anglais
Data fusion obtained from multiple images aiming the navigation of autonomous intelligent vehicles in agricultural environment
Mots-clés en anglais
Autonomous Mobile robots
Camera calibration
Monocular camera
Sensor fusion and obstacle detection
Stereo camera
Thermal camera
Resumé en anglais
This work presents a support system to the autonomous navigation for ground vehicles with focus on structured environments in an agricultural scenario. The estimated obstacle positions are generated based on the fusion of the detections from the processing of data from two cameras, one stereo and other thermal. Three modules obstacle detection have been developed. The first module uses monocular images of the stereo camera to detect novelties in the environment by comparing the current state with the previous state. The second module uses Stixel technique to delimit the obstacles above the ground plane. Finally, the third module uses thermal images to find signatures that reveal the presence of obstacle. The detection modules are fused using the Dempster-Shafer theory that provides an estimate of the presence of obstacles in the environment. The experiments were executed in real agricultural environment. System validation was performed in well-lit scenarios, with uneven terrain and different obstacles. The system showed satisfactory performance considering the use of an approach based on only three detection modules with methods that do not prioritize obstacle confirmation, but the search for new ones. This dissertation presents the main components of an obstacle detection system and the necessary steps for its design as well as results of experiments with the use of a real vehicle.
 
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VitorManhaUtino.pdf (3.47 Mbytes)
Date de Publication
2016-10-18
 
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