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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: SLAM VISUAL MÉTRICO-SEMÂNTICO EM TEMPO REAL PARA AMBIENTES EM MUDANÇA E DINÂMICOS Autor: JOAO CARLOS VIRGOLINO SOARES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARCO ANTONIO MEGGIOLARO - ORIENTADOR
MARCELO GATTASS - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 59878
Catalogação: 05/07/2022 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=59878@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=59878@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.59878
Resumo:
Título: SLAM VISUAL MÉTRICO-SEMÂNTICO EM TEMPO REAL PARA AMBIENTES EM MUDANÇA E DINÂMICOS Autor: JOAO CARLOS VIRGOLINO SOARES
MARCELO GATTASS - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 59878
Catalogação: 05/07/2022 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=59878@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=59878@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.59878
Resumo:
Robôs móveis são cada dia mais importantes na sociedade moderna,
realizando tarefas consideradas tediosas ou muito repetitivas para humanos,
como limpeza ou patrulhamento. A maioria dessas tarefas requer um certo
nível de autonomia do robô. Para que o robô seja considerado autônomo,
ele precisa de um mapa do ambiente, e de sua posição e orientação nesse
mapa. O problema de localização e mapeamento simultâneos (SLAM) é a
tarefa de estimar tanto o mapa quanto a posição e orientação simultaneamente,
usando somente informações dos sensores, sem ajuda externa. O problema de
SLAM visual consiste na tarefa de realizar SLAM usando somente câmeras
para o sensoriamento. A maior vantagem de usar câmeras é a possibilidade
de resolver problemas de visão computacional que provêm informações de
alto nível sobre a cena, como detecção de objetos. Porém a maioria dos
sistemas de SLAM visual assume um ambiente estático, o que impõe limitações
para a sua aplicabilidade em cenários reais. Esta tese apresenta soluções
para o problema de SLAM visual em ambientes dinâmicos e em mudança.
Especificamente, a tese propõe um método para ambientes com multidões,
junto com um detector de pessoas customizado baseado em aprendizado
profundo. Além disso, também é proposto um método de SLAM visual para
ambientes altamente dinâmicos contendo objetos em movimento, combinando
um rastreador de objetos robusto com um algoritmo de filtragem de pontos.
Além disso, esta tese propõe um método de SLAM visual para ambientes em
mudança, isto é, em cenas onde os objetos podem mudar de lugar após o robô já
os ter mapeado. Todos os métodos propostos são testados com dados públicos
e experimentos, e comparados com diversos métodos da literatura, alcançando
um bom desempenho em tempo real.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |