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http://hdl.handle.net/11422/2719
Tipo: | Relatório |
Título: | Door crossing and state identification using robotic vision |
Autor(es)/Inventor(es): | Aude, Eliana Prado Lopes Lopes, Ernesto Prado Aguiar, Cristiano Soares Martins, Mario Ferreira |
Resumo: | O presente relatório técnico trata de um dos projetos realizados no Laboratório de Controle – CONTROLAB do Núcleo de Computação Eletrônica – NCE da Universidade Federal do Rio de Janeiro – UFRJ, nos anos de 2004 e 2005. Este projeto é voltado para a implementação de um robô autônomo AGV (Autonomous Vehicle Guide) para navegar em ambientes internos, tais como hospitais, escritórios, residências e etc. Especializado na área de visão computacional, O trabalho apresenta um novo algoritmo 3D para visão robótica, utilizado para identificação automática do estado de portas, sem quaisquer informações prévias sobre o ambiente, tais como mapas, localização de obstáculos, iluminação e etc. As próprias características das portas que influenciariam na decisão do robô sobre a identificação de seu estado, também não ignoradas, tais como textura, cor, dimensões. Publicado no 8th IFAC International Sysmposium on Robot Control (SYROCO 2006), o trabalho apresentou a aplicação da Transformada de Hougth em imagens capturada pela visão robótica. As coordenadas de Hougth apresentavam então a localização das arestas das portas e a análise de corelação cruzada das quinas encontradas, nos davam a configuração do estado da porta (aberta, fechada, entre-aberta). Com os resultados obtidos, a navegação do robô autônomo se tornava mais segura, vez que os riscos de colisão eram minimizados. A navegação utilizando visão 3D, com processamento em tempo real, também reduzia o risco de colisão com objetos dinamicamente posicionados no ambiente. Na primeira parte deste documento, apresentamos o artigo publicado em (SYROCO 2006). Na segunda parte, apresentamos alguns dos resultados experimentais obtidos durante a realização do projeto. |
Resumo: | This project is aimed at the implementation of an autonomous vehicle guide (AGV) to navigate in internal environments, such as hospitals, offices, residences and so on. The work presents a new 3D algorithm for robotic vision, used for automatic identification of the state of doors, without any previous information about the environment, such as maps, location of obstacles, illumination and the like. The characteristics of the doors that would influence the decision of the robot on the identification of its state, also not ignored, such as texture, color, dimensions. Published in the 8th IFAC International Sysmposium on Robot Control (SYROCO 2006), this work presented the application of the Hougth Transform in images captured by the robotic vision. The coordinates of Hougth then presented the location of the edges of the doors and the analysis of cross-corelation of the found ones, gave us the configuration of the state of the door (open, closed, half open). With the results obtained, the navigation of the autonomous robot became more secure, since the risks of collision were minimized. Navigation using 3D vision, with real-time processing, also reduced the risk of collision with objects dynamically positioned in the environment. In the first part of this document, we present the article published in (SYROCO 2006). In the second part, we present some of the experimental results obtained during the project. |
Palavras-chave: | Robótica Visão (sistemas) Robotics Sistemas embutidos Robotic vision Embedded systems |
Assunto CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO |
Unidade produtora: | Instituto Tércio Pacitti de Aplicações e Pesquisas Computacionais |
In: | Relatório Técnico NCE |
Número: | 0506 |
Data de publicação: | 31-Dez-2006 |
País de publicação: | Brasil |
Idioma da publicação: | eng |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
Citação: | AUDE, E. P. L. et al. Door crossing and state identification using robotic vision. Rio de Janeiro: NCE, UFRJ, 2006. 54 p. (Relatório Técnico, 05/06) |
Aparece nas coleções: | Relatórios |
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