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Título: SLAM Visual Monocular baseado em Filtro de Kalman estendido para robôs aéreos
Autor(es): Jung, De Hong
Carvalho, Rodrigo de Lima
Orientador(es): Borges, Geovany Araújo
Assunto: Veículo aéreo não tripulado
Drone
Robôs móveis
Processamento de imagens - técnicas digitais
Data de apresentação: Jul-2016
Data de publicação: 16-Jan-2017
Referência: JUNG, De Hong; CARVALHO, Rodrigo de Lima. SLAM Visual Monocular baseado em Filtro de Kalman estendido para robôs aéreos. 2016. viii, 72 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia Mecatrônica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016.
Resumo: Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de localização e mapeamento simultâ-neos utilizando informações de imagens de uma câmera monocular e dados de navegação de um quadrirrotor de baixo custo em ambientes fechados. O sistema foi baseado no Filtro de Kalman Estendido para realizar correções dinâmicas de posição do veículo e de pontos de interesse do mapa. É aplicado, neste trabalho, um método de detecção de pontos de interesse para extrair informa-ções características do ambiente. Um mapa probabilístico tridimensional é construído através de técnicas de projeção de pontos de imagens. Além disso, é abordado, neste trabalho, uma técnica de casamento entre pontos de interesse observados na imagem com pontos presentes no mapa. O método de mapeamento e localização proposto é validado realizando testes em ambientes desconhecidos com diferentes características. Os resultados obtidos demonstram que o sistema consegue estimar a posição do veículo no ambiente, sendo corrigida recursivamente pelas observações consecutivas de pontos característicos presentes no local, que também têm suas posições atualizadas no mapa.
Abstract: This work describes the development of a simultaneous localization and mapping system using images of a monocular camera and navigation data of a low cost quadrotor in indoor enviroments. The system was based on the Extend Kalman Filter for dynamic position corrections of the vehicle and features of the map. In this work, it is applied a feature detection method to extract characteristics information of the enviroment. A probabilistic tridimentional map is created through image projection technics. Besides that, in this work, it is explained a feature matching method between observed points in the image and features in the map. The localization and mapping system method proposed is validated through experiments in unknown enviroments with di erent features. The results show that the system can estimate the position of the vehicle in the enviroment, being recursively corrected by consecutives feature observations, which positions are also updated in the map.
Informações adicionais: Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Curso de Graduação em Engenharia de Controle e Automação, 2016
Coorientador(es): Matias, Mariana Costa Bernardes
Aparece na Coleção:Engenharia Mecatrônica



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