a line-based approach to slam using monocular vision · para resolver os problemas de percepção...

Abstract— This work purposes a line-based approach to the

SLAM problem using planar information. The solution presented is based on Extended Kalman Filter, in Hough transform and in use of a homographic matrix to perform the image-world mapping . The proposed model allows the use of line features directly in the Kalman equations without additional intermediate calculations and startup delayed initialization, same images being obtained from a single camera. Results with a real robot are presented to validate the proposal.

Keywords— SLAM, Kalman Filter, Hough Transform, Monocular Vision.

I. INTRODUÇÃO

TERMO SLAM é indicado como uma abreviatura para Localização e Mapeamento Simultâneo e foi

originalmente proposto por Leonard & Durrant-Whyte [27] com base em trabalhos anteriores de Smith et al. [31].

No problema de SLAM, um robô móvel usa seus sensores para explorar o ambiente, ganha conhecimento sobre ele, interpreta o cenário, constrói um mapa adequado e, em seguida, calcula a sua posição relativa usando o mapa que está sendo criado. Os mapas podem ser representados de várias maneiras, tais como grades de ocupação e mapas de características. Estamos interessados na segunda forma de representação. Maiores detalhes teóricos sobre SLAM pode ser encontrado em Durrant & Bailey [12], [13].

Um atributo essencial para autonomia de robôs é uma percepção confiável do mundo. Além da confiabilidade, para a aceitação generalizada de aplicações, é necessário que as tecnologias utilizadas proporcionem uma solução com preço acessível, ou seja, que os componentes utilizados sejam de baixo custo. Uma solução é utilizar sensores óticos nos robôs para resolver os problemas de percepção do ambiente.

Devido à utilização maciça de câmeras digitais pessoais, câmeras em computadores e celulares, o preço do sensor de imagem diminuiu significativamente e os fez muito atraentes. Além disso, as câmeras podem ser usadas para resolver uma série de problemas-chave na robótica e em outras operações automatizadas, pois fornecem uma variedade muito grande de

A. M. Santana, Universidade Federal do Piauí, Teresina, PI. Brasil,

[email protected] A. A. D. Medeiros, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal,

RN. Brasil, [email protected]

informação do ambiente, consomem pouca energia e são facilmente integradas ao hardware do robô.

O objetivo principal é tirar proveito deste poderoso e barato sensor e criar algoritmos confiáveis e eficazes que possam extrair as informações necessárias para a resolução de problemas na robótica. Quando câmeras são usadas como sensor principal de um robô para resolver problemas de SLAM, a literatura usa o termo Visual SLAM, ou VSLAM, para designar este processo. Seus principais desafios são:

a) como detectar características em imagens; b) como reconhecer que uma característica detectada é ou

não a mesma que uma detectada previamente; c) como decidir se uma nova característica detectada será

ou não adotada como uma nova marca; d) como calcular a posição 3D de marcas a partir de

imagens 2D; e e) como estimar a incerteza associada com os valores

calculados. Em geral, todos esses aspectos devem ser resolvidos. No

entanto, em situações especiais, é possível desenvolver estratégias específicas para superar todos os esses problemas. O sistema que será apresentado mostra uma técnica de visual SLAM para ambientes planos e com linhas no chão. Esta não é uma condição muito limitante, pois muitos ambientes, como universidades, shoppings, museus, hospitais, casas e aeroportos, por exemplo, possuem linhas como componentes do piso.

O algoritmo usado neste trabalho é baseado no Filtro de Kalman Estendido (FKE), de modo a permitir que o robô navegue no ambiente fundindo informações de odometria e de processamento de imagem. O processamento de imagem identifica linhas no chão usando Transformada de Hough e suas características são utilizadas como marcos do ambiente.

A fase de predição do filtro é feita usando o modelo geométrico do robô e a fase de atualização usa os parâmetros das linhas detectadas por Hough diretamente nas equações de Kalman, sem qualquer etapa de cálculo intermédio.

Usando linhas existentes como marcas, a complexidade total do SLAM é reduzida:

a) linhas podem ser facilmente detectadas em imagens; b) linhas no chão são geralmente igualmente bem

espaçadas, então a possibilidade de confusão é reduzida;

A. M. Santana and A. A. D. Medeiros

A Line-Based Approach to Slam Using Monocular Vision

O

IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, VOL. 9, NO. 3, JUNE 2011 231

c) como o número de linhas na imagem não é tão grande, cada nova linha detectada pode ser definida como uma nova marca;

d) um chão plano é uma superfície 2D e assim existe uma matriz de conversão constante e fácil de calcular (uma homografia) entre o plano da imagem e o plano do chão, sem incertezas a respeito da informação 3D de profundidade dos pontos; e

e) depois do processamento, o número de pixels na imagem que pertencem à linha é uma boa medida de confiança da marca detectada.

II. TRABALHOS RELACIONADOS

Recentes extensões ao problema geral de SLAM mostram a

possibilidade de usar câmera em vez de sonar ou laser. Exemplos são os trabalhos de Davison et al. [11], Jung [23] e Herath et al. [20], utilizando visão estéreo, bem como os estudos realizados por Davison et al. [10] e Kwok et al. [24], utilizando uma única câmara.

Mansinghka [28] apresenta um visual SLAM para ambientes dinâmicos utilizando transformada SIFT e fluxo ótico. Estrada et al. [14] propõem um método de mapeamento hierárquico que permite obter mapas métricos precisos de grandes ambientes em tempo real. O nível inferior do mapa é composto por um conjunto de mapas locais que são estatisticamente independentes. A parte superior do mapa é um grafo de adjacência cujos arcos são rotulados com a relação entre a localização dos mapas locais e uma estimativa relativa destes mapas é mantida nesse nível em uma relação estocástica. A principal vantagem desta abordagem é ser bastante precisa para o problema de loop-close.

Uma solução utilizando informações geométricas do ambiente é apresentada por Chen [4]. Ele comenta que a redundância em SLAM pode reforçar a confiabilidade e precisão das características observadas e por isso as primitivas geométricas comuns em ambientes internos, linhas e quadrados, por exemplo, são incorporadas em um filtro de Kalman estendido para elevar o nível de conhecimento da característica observada.

Frintrop et al. [15] introduzem um novo método para detectar marcos que consiste em um sistema de atenção biologicamente inspirado para detectar regiões contrastantes na imagem. Essa abordagem faz com que regiões sejam facilmente re-detectadas e, por conseguinte, apresente maior facilidade de correspondência.

Dailey & Parnichkun [9] utilizam visão estéreo para um visual SLAM baseado em filtro de partículas. Choi et al. [6] mostram uma abordagem fundido informações de sonares com visão estéreo usando filtro de Kalman estendido.

Reconhecimento automático e registro de objetos como marcos visuais é proposto por Lee & Song [25]. Neste, transformada SIFT e algoritmos de contorno são utilizados para distinguir objetos do fundo da imagem. Quando objetos são detectados e são considerados adequados para a navegação do robô, eles são armazenados e posteriormente podem ser utilizados para corrigir sua pose.

Clemente et al. [8] demonstraram pela primeira vez que SLAM com uma única câmera fornecendo dados de entrada pode atingir larga escala ao ar livre funcionando em tempo real. Eles utilizam inversão de profundidade e mapas hierárquicos no experimento.

Jing Wu & Zhang [22] apresentam um trabalho sobre modelagem de câmera para visual SLAM. O foco deste trabalho é sobre como modelar a incerteza do sensor ótico e como construir os componentes probabilísticos do modelo. Tendo o componente determinístico do processo de calibração da câmera, parâmetros intrínsecos, eles são utilizados para re-projeção do erro. Os erros são então encontrados de acordo com uma distribuição Gaussiana bivariada e a medição da covariância pode ser calculada quando as características estão a diferentes distâncias da câmera.

Estudos recentes em VSLAM mostram como obter informação de profundidade a partir de uma única câmera. Como exemplo tem-se o trabalho de Civera et al. [7]. Hafez et al. [21] também apresentam uma proposta para estimar profundidade e funcionar em tempo real baseada na otimização da técnica de triangulação.

Gee et al. [18] mostram mecanismos para descobrir e, em seguida, incorporar alto nível de estrutura, tais como linhas e superfícies, no mapa do visual SLAM.

Lemaire & Lacroix [26] propõem a utilização de linhas 3D como marcos. Eles comentam que existem algumas vantagens em utilizar linhas 3D: essas primitivas são muito numerosas nos ambientes indoor e, ao contrário do mapa de pontos esparsos, que só são úteis para fins localização, um mapa de segmentos relevantes dá informações sobre a estrutura do ambiente.

Também utilizando linhas, no caso verticais, Fu et al. [16] apresentam um trabalho de fusão de informações de laser e câmera em um filtro de Kalman estendido. Neste trabalho as linhas são extraídas da imagem utilizando detector Canny. Ahn et al. [1] mostram uma estratégia de construção de mapa híbrido para SLAM indoor utilizando pontos 3D e linhas.

A literatura mostra trabalhos recentes utilizando retas [2], [29], [34]. Wongphati et al. [33] implementam fast-SLAM usando retas verticais identificadas por um sistema de visão ominidirecional. Fu & Yang [17] também apresentam uma abordagem utilizando retas para SLAM indoor.

Nossa abordagem difere dos últimos trabalhos apresentados nesta seção por usar linhas 2D do ambiente como marcos. As linhas são extraídas da imagem pela Transformada de Hough e são mapeadas para o plano do robô através da utilização de uma matriz de homografia. Os parâmetros de Hough, ρ e α, que representam as características de cada reta são usadas nas equações Kalman sem nenhum cálculo intermediário de distância ou posição.

É importante comentar que o uso de linhas para ambientes indoor é vantajoso, pois uma pequena quantidade de marcos são necessários para descrever o ambiente e, além disso, utilizar o princípio de que elas estão no mesmo plano fornece informação rica e precisa sobre suas características.

232 IEEE LATIN AMERICA TRANSACTIONS, VOL. 9, NO. 3, JUNE 2011

SLlinFiroodexidpre linKap

seTa

es

coap

prco

O sistema pr

LAM visual anhas presentesiltro de Kalmaobô navegue edometria e de xistentes no dentificadas uredição do FKa fase de at

nhas detectadKalman sem cpresenta o resu

a) Filtro de K O Filtro de

egundo o Sisabela I. Os sin

A cada perío

stimativa do v - fase de pre

orrente baseadplicados;

- fase de atredição do esom as medidas

Σ onde, , , , ,

DESCRIÇÃ

III. SISTE

roposto neste tadequada para s no chão. O an Estendido (m um ambienprocessamentchão são u

usando a tranKE é feita usantualização usadas por Hougcálculos adiciumo da propos

Kalman Estendid

Kalman Estestema (1), cunais εt e δt são , , odo de amostetor de estado

edição: usa o Sdo no estado

tualização: ustado pela vers atuais dos se, , 0

, ,

TAÃO DOS SÍMBOL

EMA PROPOSTO

trabalho apresambientes plaalgoritmo uti

(FKE) de modnte plano fundito de imagemutilizadas comsformada de ndo o modelo a diretamente gh diretamentionais intermsta.

do - FKE

endido trabalhujas variáveiruídos gaussia

tragem, o FKos em duas fas

Sistema (2) paanterior e no

sa o Sistema rificação de s

ensores.

,

,

ABELA I LOS DOS SISTEM

O

senta uma técnanos e fechadolizado é basea

do a permitir qindo informaç

m. As linhas mo marcosHough. A fageométrico dos parâmetro

te nas equaçõmediários. A

ha com um ms são descritanos de média

KE calcula a mes:

ara predizer o os sinais de e

(3) para corsua compatib

MAS (1), (2) E (3

nica de os com ado no que um ções de pré-e são

fase de do robô os das ões de Fig. 1

modelo tas na a zero.

(1)

melhor

estado entrada

rrigir a ilidade

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

)

Σ

Figur

N

tambencotaiscaraveto

Q

dimcres

b)

.

. , Σ , Σ

vetor dmodelsinais ruído dvetor dmodelruído dmédia da fasematrizmatrizprocesmatrizprocesmatrizmatrizsensor

matriz

ra 1. Sistema Pro

Na tarefa de bém são estimontradas pelo

característicaacterísticas door de estados é Quando o númmensão do vetosce quando um) Fase de Pred

de estados (ordelo não linear do de entrada (orddo processo (orde medições (orlo não linear do de medição; (ordem n) do v

e de atualizaçãoz de covariânciaz jacobiana (n sso p(.); z jaconiana (n sso ; z ganho de Kalmz jacobiana (m r h(.);

z de covariância

oposto.

SLAM, alémmadas as caracaminho. Ass

as no vetor d i-ésimo marc

é dado pela Eq …mero de marcor de estados

m novo marco dição: Modelo d

em n), instante tsistema;

dem l), no instandem q), no instardem m), retornsensor;

vetor de estadoso; a (n x n) do veto

x x) que linea

x q) que line

man (n x m); x n) que linea

a (m x m) do ruíd

m de estimar acterísticas desim, torna-se de estado. Seco e existem kquação (7).

os (k) é conhé estática. C

é encontrado. de Processo

t;

nte t-1; ante t-1;

nadas pelo senso

, antes e dep

or de estados ;ariza o modelo

eariza o ruído

ariza o modelo

do de medição δ

a pose do re todos os manecessário in

e ic é o vetok marcos, ent

hecido a prioCaso contrário

or

ois

; o do

o de

o do

δt;

robô, arcos cluir r de

tão o

(7)

ri, a , ele

SANTANA AND MEDEIROS : A STRAIGHT-BASED APPROACH TO SLAM 233

quda

Fi

duge

noΔΔ onb disis

cosesero(ΔΔ(Δsisé us

o mcoEq

Considere uue Δ e Δas rodas respect

gura 2. Variáveis

Assumindo q

urante um períoeométrico cinem

Δo qual: Δ ΔΔθ Δnde Δ e Δ representa a di

ireita e esquestema, obtido a

Foi adotadaonsidera a infoerem incorporaensoriais. As dodas (Δ e ΔΔ e Δ ) Δ

As medidaΔ e Δ ) stemas (8) e (9possível calcu

sadas na fase deSabe-se que a

desvio padrão módulo do donsiderações lquação (10).

Δθ0

um robô co são os deslocativamente (Fig.

s do modelo cinem

que a velocidaodo de amostramático do movsincosΔ Δ /2Δ /

são os deslocistância entre aerda, respectiva partir do limita a abordagem ormação de odados ao modeldiferenças entreΔ ) e os deslsão modelado

e Δ Δas Δ e Δ

por (Δ e ) para calcular

ular, por derivae predição do fia odometria intdos ruídos εR

deslocamento levam à defi

θ 0Δθ

om acionamenamentos angula. 2).

mático.

ade pode ser cagem, pode-se

vimento do robôΔ sinΔ

amentos linears rodas e rR e rvamente. Quante do Sistema (8defendida por

dometria comolo do robô, aoe o deslocamelocamentos mes por um ruíd

. são definiΔ ) no Sisto modelo de es

ação do modelofiltro (Equaçõestroduz erros ace εL é assumidangular de

finição da ma

θ

nto diferenciaares direito e es

considerada codeterminar o m

ô pelo Sistema

r e angular dorL são os raios dando Δ → 0,8), deve ser usaThrun et al. [3

o sinais de ento invés das meento angular reedidos pelos endo branco gau

idas substituitema (9). Usanstado p(.) (Sisteo, as matrizes s 4 e 5). cumulativos. Podo ser proporcio

cada roda. atriz M dada

(

al em squerdo

onstante modelo (8):

(8)

(9)

o robô; da roda , outro ado. 32], que ntrada a edições eal das ncoders ussiano:

indo-se ndo os ema 2), G e V

ortanto, onal ao

Essas a pela

(10)

Figur

c) O

junçbasecâm

Otransparâgeommenlinha

Figur

D

anexmóvrotaçnota((12)

Figur

ra 3. Sistema Rob

) Fase de Atual

Os marcos adoção do piso doeado em um rob

mera fixa acoplaOs marcos são sformada de Hâmetros ρ e α dmétrica desses nor vetor que ca [19]. . cos

ra 4. Parâmetros

Definiu-se um sxado ao robô, avel tem coordenção do sistemaar que existe , , ) e a po

.

ra 5. Sistemas de

bótico.

lização: Model

otados nesse tro ambiente onbô com aciona

ada à sua estrutudetectados pro

Hough. As linda Equação (11

parâmetros: ρconecta a orige

. sin

da linhas ρ e α.

istema de coorambos ilustradonadas ( , )a móvel com r

uma relaçãoose do robô (

e coordendas Fixo

lo do Sensor

rabalho são linnde o robô naamento diferencura, como mostocessando as i

nhas detectadas). A Fig. 4 mosρ é o módulo eem do sistema

rdenadas fixo (Fos na Fig. 5. A) no sistema fixrespeito ao sisto estreita entr, , ), que é

/2

o (F) e Móvel (M)

nhas formadas avega. O sistemcial que possui tra a Fig. 3. imagens através são descritasstra a represente α é o ângula de coordenad

F) e um móvel A origem do sisxo. represetema fixo. Devre essas variáé dada pela Equ

(1

).

pela ma é uma

és da s por tação lo do das à

(11)

(M), tema

enta a ve-se áveis

uação

2)


(coo Eq

pava

coanm(Snoimdeatude

dedede

(Sco

eqalSisecava

Cada linha n, ). O maomposto de um

ic vetor de cquação (7) é da

A cada passarâmetros ( ,ariável para ind

Os parâmetroorrespondentes nexado ao rob

medições zt a serSistema 3) é otação, estamomagem. Porém,e uma linha portualização tantetectadas na im

Para usar a ine imagem (eve-se deduzir esses parâmetro

Usou-se a relSistema 15) eoordenada (Equ

cossincoscosSubstituindo-s

quivalências nlgumas variávistemas (18) e ensor h(.) a seralcula-se amboalor mais próxim

no chão é desapa a ser prodm conjunto dcoordenadas dado pela Equaçã

o o robô cap) das linhas

dicar os valores os da imagem

( , ) no ô, usando os r usado na fase definido pela

os assumindo , na verdade, pr imagem. A catas vezes qua

magem.

nformação dire, ) na faso modelo do

os em função dlação entre as ce a Equação uações 16 e 17)sincos sinsinse o Sistema

necessárias comveis usando

(19), que reprr usado no filts os valores demo ao valor mecos

cos

crita por dois duzido pelo pr

desses pares dedo i-ésimo maão (13).

ptura uma imadetectadas. U

medidos ao invsão então consistema de cooparâmetros dade atualização Equação (14)

que há exatampodemos ter neada passo o FKanto forem o

etamente obtidase de atualizaçsensor h(.), qu

das variáveis de coordenadas do(11) em am

).

n

(15) na Equaçm a Equação as Equações resentam dois ptro. Para decide e usa-se oedido . sin

sin

parâmetros esrocesso de SLe parâmetros.arco que apar

agem e identifUsamos (~) svés dos calcula

nvertidos para oordenadas móv

a câmera. O vedo algoritmo d

). Para simplimente uma linenhuma, uma oKE calcula sua o número de

a pelo processação do EKF-Sue é o valor esestado.

os sistemas (Mmbos os sistem

(

ção (16), faze(17) e subst(12), obtêm

possíveis modedir qual modelo modelo que

státicos LAM é

Então, rece na

(13)

fica os

sobre a ados. os seus vel (M) etor de do FKE ificar a nha por ou mias fase de linhas

(14)

amento SLAM, sperado

M) e (F) mas de

(15)

(16)

(17)

endo as tituindo

m-se os elos de lo usar, gerar o

(18)

(19)

O(Eququasno vimag

d) U

umados marde (da EEntãdos entrpequconsveto

a) D

adotpropdentprocobjede ada tr

Npela As ipretomosimagas lin

Figur

O modelo do seuação 6), dadase todas nulas, evetor de estadogem.

cos0d) Correspondên

Um aspecto cra correspondên

marcos reprerco correto, pr, ) usandEquação (18), ão, esses valovalores (

re o valor preduena, a cosidera-se que or de estado e

IV.

) Detecção de L

Devido à escolhtada para identpósito dessa téctro de certa clcesso de votaçãetos candidatos acumulação queransformada de

No nosso caso, a Equação (11) imagens são co e branco usastra uma imagemgem após a aplnhas detectadas

a)

ra 6. Processame

ensor é incorpopela Equação

exceto para as cos após o mat

sin0ncia ou Matchi

rucial do algoncia entre a li

esentado no verimeiramente cdo os valores m

se 0, oores preditos , ) no vdito e o melhorrrespondênciaa nova marcaaumentado.

PROCESSAME

Linhas

ha das linhas dtificá-las foi a

cnica é encontraasse de formaão é efetuado nsão obtidos co

e é construída pe Hough [3].

a “forma” a se o espaço de p

capturadas em ando detector m típica do chãlicação do detes pela transform

c) ento de Imagem.

orado no FKE a(20). As colun

colunas corresptching com a

0 ⋯1 ⋯ing

oritmo de SLAinha detectadaetor de estadocalculam-se o

medidos de (ou da Equaçãosão comparad

vetor de estadr ( , ) a foi encona foi detectad

ENTO DE IMAG

do chão comotransformada

ar instâncias imas por processono espaço de pomo máximo lopelo algoritmo

ser detectada sparâmetros temtons de cinza de bordas Can

ão do ambiente,ector Canny e amada de Hough

b)

através da matrnas finais de Hpondentes ao mlinha detectad

1 0 ⋯0 1 ⋯ (

AM é estabela na imagem eo. Para escolhos valores pred, ) e o moo (19), se dos com cadado. Se a difer é suficientemntrada. Se a e o tamanho

GEM

o marcos, a técde Hough [30

mperfeitas de objo de votação. parâmetros, no ocal em uma mpara a comput

são linhas descm coordenadas (

e convertidas nny [5]. A Fig, a Fig. 6.b mosa Fig. 6.c apresh.

riz H H são marco da na

(20)

lecer e um her o ditos

odelo < 0.

a um ença

mente não, o do

cnica 0]. O bjetos Esse qual

matriz tação

critas (ρ,α).

para g. 6.a stra a senta


exno

.quhoqu7.dichobel

fatranapllin

caimfodeo ho

a)

Fi

foreviincovaimhoqure

b) Conversão É assumido q

xiste uma relaço plano do chão

1 . 1 O fator de esc

ue o valor doomografia podeuatro ou mais pa). Depois de iversas correspohão e na imagebtém-se um silementos da ma

Uma vez calaz-se o que segansformada dea imagem, b) clano do chão usnha que passa p

A fim de valculou-se o errmagem e seus coi de e =1.5 esenhou-se, sobponto do mun

omografia calcu

gura 7. Padrão ut

c) Ruído do Se Como é apre

orma que o planesultando do efisto nas Fig.s nformação existomparada comariação do ruídmagem. Além orizontais que ue nos permitelacionada com

para o Mundo

que o chão é pção constante (uo (x, y) e os pon

1

cala s é determo terceiro eleme ser calculada pontos notáveis

detectar os pondências entreem. Substituindstema linear natriz de homogrlculada a homgue: a) usando

e Hough, calcuconverter as coosando a homogpor esses dois pverificar a corro de re-projeçãcorrespondentes

cm. Para fabre o padrão utindo mapeado nulada e o raio é

tilizado no cálcul

ensor

esentado na Figno da imagem feito causado p6 e 7. Por e

tente no topo dm a área inferido deve ser pro

disso, notouaparecem na imtiu inferir que

m o ângulo (α) d

o

plano e que a cuma homografntos no plano da

minado para cadmento do vetooff-line usandos com coorden

pontos notáveise coordenadas ddo-se esses ponno qual se podrafia A.

mografia, para o os valores d

ular dois pontosordenadas dess

grafia A e, c) depontos. rretude da homão utilizando oss no mundo. O

acilitar a interpilizado, circunfna imagem ut

é o valor do erro

b)

lo da homografia.

g. 3, a posiçãom não é paralelo

pela inclinaçãoexperimentaçãoda imagem sofrior, isso nos foporcional à diu-se que a qmagem é melhe a variância da linha na imag

câmera é fixa. fia A) entre os a imagem (u,v)

da ponto de talor seja sempreo um padrão conadas conhecidas na imagem, de pontos no plntos na Equaçãde determinar

cada linha dede ( , ) obtidos pertencentes ses dois pontoseterminar ( ,mografia encos pontos detecta

O erro médio calpretação desteferências cujo ctilizando a inveo médio (Fig. 7

o da câmera éo ao plano de co da câmara poo, observou-se re maior ruído qfez consideraristância (ρ) da qualidade dashor que as vertdo ruído tam

gem.

Então, pontos

):

(21)

l forma e 1. A ontendo as (Fig. têm-se

lano do ão (21), os oito

etectada os pela à linha

s para o ) da

ontrada, ados na lculado

e valor, centro é ersa da

7.b).

é de tal chão. O ode ser

que a quando que a

reta na linhas

ticais, o mbém é

LvariâEquapor e

Npropânguda Econs

Figur

O

rodadiferdediveloestruproc

Ofoi oRio form6). Ae veSLA

Figuronlin

Levando em cância do ruído ação (22). Os vexperimentação

, .Nesta equaçãporcionalidade ulo. A Fig. 8 mEquação (22) utsiderando ρ em

ra 8. Comportam

Os experimentoas são acionrencial. Cada icada baseadaocidade local.utura, uma cessamento da

O local por ondo Departamen

Grande do Nmado por cerâmAs interseçõeserticais que sãAM. A Fig. 9 i

ra 9. DF–UFRN (ne utilizando coor

consideração do sensor ado

valores das cono e seus valores

sin .o, o termoà distância, e o

mostra o compotilizando os val

m metros e α em

mento da variancia

V. RESU

os foram realinadas por mo

motor tem ua em microco

Além disso, webcam col

as informaçõesde o robô nav

nto de Física - Norte - UFRmicas quadrads destas cerâmão utilizadas ilustra as carac

(Este prédio poderdenadas 5º 50’ 29

o comentado otada neste trabnstantes a, b e s são: a = 0.004

1

o [ 1o termo [ortamento da flores de a, b e

m graus.

a do ruído do sens

ULTADOS

izados utilizanotores DC c

um encoder ópontrolador PICo robô possu

lorida e ums (Fig. 3).

vegou durante DF da Univer

RN. Este ambdas com 25cm

micas formam como marcoscterísticas do D

e ser visto em sis9.50” S 35º 11’ 49

anteriormentbalho é regida c foram calcul

4, b = 0.3 e c =

1] representa], a influênci

função descrita c já apresentad

sor.

ndo um robô ccom acionamptico e uma pC que controui, acoplado à

m notebook

a experimentrsidade Federa

biente possui m de lado (

linhas horizons no algoritmoDF/UFRN.

stemas de mapeam9.48 W” ).

te, a pela

ladas = 45.

(22)

a a ia do pela

dos e,

cujas mento placa ola a à sua para

ação al do piso

(Fig. ntais o de

mento


feimimmaqdoalnimseaqde

Fi

utfovileima

copo

Fi

O robô execuechado dentro magens forammagens 640 x

média, em 180 quisição da imo sistema incllgoritmo de itidamente do

mudança de ilue aproximou quisição foi dee 125 ms e o te

gura 10. Tempos

No tocante à tilizado no iníoi posicionadaisão da ordemmbrar que a p

magem não é pamatriz de hom 0.14170.00730.0001 A Fig. 11 m

orrespondem àontos em verm

gura 11. Trajetór

utou uma trajedeste edifício

m processada480 (Fig. 6) ms. A Fig. 10

magem, tempo luindo aquisiçSLAM. Nes

ois picos. Esuminação exis

das áreas de 50 ms, o temempo médio to

s dos Sistema de V

homografia, aício do experia de modo qu

m de duas vezeposição da câmaralelo ao plan

mografia utiliz0.00090.07610.0029mostra a trajetó

à trajetória calmelho à trajetó

ria percorrida pelo

etória quase reo e durante se

as. A câmerae cada image

0 mostra os gde processam

ção, processamte gráfico é stes picos se

stente no ambide jardim. Ompo médio deotal do sistem

Visão.

a Fig. 7.a mosimento para cue foi possíves o tamanho d

mera é de tal fono de chão. A Ezada. 49.206598.63231

ória calculada.lculada apenas

ória calculada p

o robô no DF-UF

etangular de ceu movimentoa utilizada cem é processagráficos do temmento e o tempmento e cálcu

possível obe deram deviente quando

O tempo méde processamen

ma foi de 180 m

stra o padrão qcalculá-la. A cel ter um ângdo robô. É impforma que o plEquação (23) m

. Os pontos ems por odometrpor SLAM.

FRN.

circuito o 1962 captura ada, na mpo de po total ulos do bservar vido à o robô dio de nto foi

ms.

que foi câmera

gulo de portante lano da mostra

(23)

m azul ria e os

Tcorrcasoem três 11%algo

Mbemsobr

Figur

Figur

VdistâumaodommedFig.

Figur

Tendo em vistrespondência dos e cada linhamédia. Em 9linhas em 61

% das imagenoritmo de procMesmo com 2m no tocante are problemas d

ra 12. Imagem co

ra 13. Imagem co

Voltando a coância entre a pa pose inicialmetria, e 0.0

dida in loco, fo 14 mostra o i

ra 14. Trajetória:

ta o movimende linhas detea foi observad

98% das imag1%, quatro linns. Os 2% recessamento de % de erro, o problemas de

de sujeira no c

om mudança de il

om uma falsa linh

omentar a traposição inicial (0, 0, 0o), f02m, usando oi muito próxiinstante do fec

Zoom na região

nto total realizectadas foi corda em 15 imaggens o sistemanhas em 26% estantes foramimagem. sistema de vi

e iluminação (Fchão (Fig. 13).

luminação.

ha no piso do amb

ajetória realizal e final, calcfoi de 0.89m,SLAM; a disima da calculachamento do la

onde há o fecham

zado pelo robrreta em 95%gens consecutia detectou line cinco linhas

m em erros d

isão se compoFig. 12) e tam.

biente.

ada pelo robculadas assum, usando somstância final ada por SLAMaço.

mento do circuito.

bô, a % dos

ivas, nhas: s em do o

ortou mbém

bô, a mindo mente

real, M. A


codomcavaIsumnã

Fi

reci23veobob4.reva

F

Fi

Ainda sobromportamentoo fechamento

mudança no paaracterística dalores, a atualsto acontece pma marca depão existe.

gura 15. Pose do

A Fig. 16 moe-observação ircuito. Esta li3, e re-observaerificar a atuabservada e re-bservação (cir.6 x 10-5 (σ = eduzido para ariâncias da po

Figura 16. Varian

gura 17. Compor

re trajetória o da componen

do circuito (Fdrão de atualido fechamentização média porque, pela

pois de ter se l

o Robô: coordenad

ostra a variânda linha quinha foi obserada pela primealização da va-observada. Arcuito fechado

0.68 cm) e ap9.2 x 10-6 (

ose do robô sã

cia em ρ da linha

rtamento das vari

é interessante y da pose Fig. 15). Perzação no instato do circuitoque era de 4cprimeira vez,ocomovido po

da y.

cia (σ2) em ρ e caracteriza rvada pela prieira vez no paariância apena

Antes da prime), o valor da vpós a re-obser(σ = 0.30 cão exibidas na

a que caracteriza o

ancias em x, y, θ.

ante apresendo robô no in

cebe-se que hante em que a o é detectadcm passou par, o robô re-oor um local on

quando da pro fechamen

imeira vez nosso 1591. É poas quando a leira variância de ρrvação este vam). FinalmenFig. 17.

o fechamento de c

.

ntar o nstante há uma

marca da. Em ra 8cm. observa nde ela

rimeira nto do o passo ossível linha é re-era de

alor foi nte, as

circuito.

A

sensa pdireintera repnúmde Sum a

Oalémnenhressusadcaramun

Ageramuscasoaborcomreprde einfo

Maprecorra neprob

Cde tatravHouincocomtesta

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

VI.

A principal consor óptico de mpartir do altamente nas rmediárias de presentação d

mero de caractSLAM. No noambiente com

Outro ponto imm da odometrhum outro sealtar que mesdas no filtro dacterísticas sãondo utilizando

A abordagem pal, pois exigeseus, hospitaisos onde ela pordagens de S

mputacional, deresentar o amberro de corre

ormação 3D daMesmo em uesentado nosretamente recoecessidade de blema.

Como trabalho tempo real dvés da adoção

ugh; lidar comorporar as info

mo característiar a nossa abo

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CONCLUSÕES

ntribuição desmodo a permilgoritmo de equações docalculo de po

do ambiente utterísticas de resso caso, 194

m 121,5m2. mportante da nria, de um s

ensor auxiliar mo com visão

de Kalman no o mapeadas di a matriz de hproposta não e um piso pls, casas, aeroode ser usada, SLAM visualevido ao núm

biente, como eespondência eas característicum ambienteresultados (S

onhecendo linhprocedimento

futuro pretenddo algoritmo o de alguma da

m segmentos deormações do picas a ser utilrdagem utiliza

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S E PERSPECTI

ste trabalho éitir o uso de p

processamen filtro de K

osição ou distâtilizando linhaeferência utilizmarcas são us

nossa abordagsistema de vi

como lasers o monocular ainstante da d

iretamente paromografia. tem nenhumaano e com l

oportos, etc.). quando compl, é eficiente

mero reduzido dem precisão, de precisão na cas. e de laço feSeção V), o shas previamenos especiais pa

de-se: melhorde processamas variantes de reta com comonto inicial e lizadas no SLando outros fil

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IVAS

é a modelagemparâmetros obtnto de ima

Kalman sem fância. Além das do chão redzadas no procsadas para ma

gem é a utilizaisão monoculou sonares. V

as retas podemetecção, pois ra coordenada

a pretensão deinhas (shoppiNo entanto,

parada com oue tanto em cde elementos

devido à baixa determinação

fechado, comsistema funcionte detectadas ara lidar com

ar as propriedmento de imada transformadmprimento finfinal do segm

LAM; e, por ltros estatístic

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disso, duz o cesso apear

ação, lar e Vale

m ser suas

as do

e ser ings,

nos utras custo para taxa

o da

mo o onou sem esse

dades agem da de nito e mento

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ection oach”,

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