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Dissertação de Diego Pittol


Detalhes do Evento


Aluno: Diego Pittol
Orientador: Prof. Dr. Edson Prestes e Silva Junior

Título: Exploração Autônoma utilizando SLAM Monocular Esparso
Linha de Pesquisa: Inteligência Artificial

Data: 27/02/2018
Hora: 16h
Local: Prédio 43412 – AUD-1 (Auditório 1), Instituto de Informática.

Banca Examinadora:
Prof. Dr. Alexandre de Morais Amory (PUCRS)
Prof. Dr. Renato Ventura Bayan Henriques (INF/UFRGS)
Prof. Dr. Edison Pignaton de Freitas (UFRGS – por videoconferência)

Presidente da Banca: Prof. Dr. Edson Prestes e Silva Junior

Resumo: Nos últimos anos, observamos o alvorecer de uma grande quantidade de aplicações que utilizam robôs autônomos. Para que um robô seja considerado verdadeiramente autônomo, é primordial que ele possua a capacidade de aprender sobre o ambiente no qual opera. Métodos de SLAM (Localização e Mapeamento Simultâneos) constroem um mapa do ambiente por onde o robô trafega ao mesmo tempo em que estimam a trajetória correta do robô. No entanto, para obter um mapa completo do ambiente de forma autônoma é preciso guiar o robô por todo o ambiente, o que é feito no problema de exploração. Câmeras são sensores baratos que podem ser utilizadas para a construção de mapas 3D. Porém, o problema de exploração em mapas gerados por métodos de SLAM monocular, i.e. que extraem informações de uma única câmera, ainda é um problema em aberto, pois tais métodos geram mapas esparsos ou semi-densos, que são inadequados para navegação e exploração. Para tal situação, é necessário desenvolver métodos de exploração capazes de lidar com a limitação das câmeras e com a falta de informação nos mapas gerados por SLAMs monoculares. Propõe-se uma estratégia de exploração que utilize mapas volumétricos locais, gerados através das linhas de visão, permitindo que o robô navegue em segurança. Nestes mapas locais, são definidos objetivos que levem o robô a explorar o ambiente desviando de obstáculos. A abordagem proposta visa responder a questão fundamental em exploração: “Para onde ir?”. Além disso, busca determinar corretamente quando o ambiente está completamente explorado e a exploração deve parar.

Palavras-chave: Exploração 3D, SLAM monocular, Nuvem de pontos.