SLAM Visual Monocular baseado em Filtro de Kalman estendido para robôs aéreos

Abstract

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.