Visão artificial em condução autónoma com câmara Kinect

Abstract

O desenvolvimento de sistemas autónomos móveis que possam servir de base para o mercado de trabalho é cada vez mais um objeto de estudo e investigação. Os veículos autónomos poderão diminuir os custos de transportes de mercadorias, aumentar os níveis de produção e retirar a presença humana em ambientes perigosos. Nesse sentido, é descrito, nesta dissertação, um sistema capaz de se movimentar autonomamente, através da junção do carro robótico Fórmula UM TD2, do Grupo de Controlo, Automação e Robótica da Universidade do Minho, e de uma câmara Kinect, da Microsoft. O objetivo principal passa por, através da utilização de Técnicas de Visão por Computador, desenvolver um algoritmo capaz de reconhecer objetos, como semáforos, reconhecer lugares livres em zonas de estacionamento e determinar qual lugar ocupar e, finalmente, planear a sua trajetória, definindo à priori o caminho mais adequado. Para tal serão utilizadas várias técnicas de deteção de caraterísticas e aproveitadas as potencialidades da câmara Kinect. Todos os algoritmos apresentados nesta dissertação foram desenvolvidos e simulados no software QT Creator, com base na linguagem de programação C++ e recorrendo a bibliotecas como OpenCV, Boost, PCL e OMPL e à framework OpenNI.

The development of Autonomous Mobile Systems that can serve as the basis for the labor market is increasingly an object of study and research. The autonomous vehicles could reduce the cost of transport of materials, increase production levels and remove the human presence in hazardous environments. In this sense, it is described in this dissertation, a system capable of moving autonomously through the joint robotic car Formula UM TD2, property of Control, Automation and Robotics Group at University of Minho and a Microsoft Kinect camera. The main objective is, through the use of Computer Vision techniques, develop an algorithm capable of recognizing semaphores, identify a Parking zone and determine which place to take and, finally, plan its trajectory defining, a priori, the most appropriate path. For such things is used the capabilities of Kinect camera. All the algorithm presented in this thesis was developed and simulated in QT Creator software, based on the programming language C++ and using libraries like OpenCV, Boost, PCL and OMPL and OpenNI framework.