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Quedas RM
N. Werneck
1–Introducao
Objetivos
Revisao
Visao Mono
2–Funcionamento
3—Experimentos
4—Conclusao
c©N. Werneck
Deteccao de quedas em robos moveis
com visao monocular linear
Nicolau L. Werneck Flavio S. TruzziAnna H. R. Costa
LTI — PCS — PoliUniversidade de Sao Paulo
WVC20093/09/2009
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Sumario
1 IntroducaoObjetivosRevisaoVisao Monocular
2 Funcionamento
3 Experimentos
4 Conclusao
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IntroducaoObjetivos
Criar uma tecnica para detectar obstaculos no caminhode um robo movel com visao monocular. Condicoes:
Obstaculos podem ser positivos (paredes, colunas),suspensos (traves, tampos de mesa, prateleiras), ounegativos (degraus, borda de mesa).
Considera-se que o robo esta andando em MRU.
Obstaculos devem ser visualmente distinguıveis.
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IntroducaoCenario de aplicacao
Nosso trabalho e direcionado para robos domesticos eambientes internos em geral, onde visao monocularcostuma ser uma boa alternativa de sensor.
Figura: Roomba, Papero, Nao, um helicoptero indoor,Pioneer, SRV-1 e um robo vestıvel. 4 / 20
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IntroducaoLocalizacao de obstaculos
A localizacao de obstaculos locomotores eidentificacao de objetos sao muito relevantespara a Robotica Movel.
Existem diversos tipos de sensor, adequadospara diferentes cenarios.(Radar, sonar, laser, acelerometro, wi-fi,termometro, camera)
Cameras possuem muitas vantagens: varremplanos, multiplos canais, baixo custo. Mas osoftware pode ser complexo, dificultando a im-plementacao e impondo custos computacionais.
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IntroducaoVisao Multiocular
A estereoscopia tradicional e adotada em muitasaplicacoes roboticas.
Figura: Stanford cart, e a hazcam das MER.
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IntroducaoVisao Multiocular
Um problema importante em RM e o da localizacao emapeamento simultaneos: SLAM.
Figura: Grades de ocupacao.
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IntroducaoVisao Monocular
Uma forma simples de realizar visao monocular e suporobstaculos nao-supensos e um chao plano e homogeneo.
Obstaculos suspensos → paredes afastadas.
Nao e possıvel diferenciar desenhos no chao.
Nao ha evidencias de obstaculos negativos.
Figura: Robo de Howard e Kitchen (1997)
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IntroducaoMonoSLAM
Ja existe SLAM mono com mapas mais genericos.A estereoscopia se mistura ao resto do mapeamento.
Figura: Sistemas de Davison et alii (2007), Gee et alii (2008).9 / 20
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FuncionamentoImagens
(Inspiracao: Muraka et alii, 2008.)
A entrada sao imagens obtidas em um deslocamentosobre o eixo otico. O ambiente tambem e rico em bordas.
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FuncionamentoEstereoscopia
O sistema proposto funciona como muitas outrasaplicacoes de estereoscopia, porem:
As imagens sao obtidas em dois momentos.Os epipolos se localizam no centro das imagens.Apenas uma linha de pixels da imagem e analisada.
h
d
z
XaXb
f
Figura: Variaveis envolvidas no processo de triangulacao.11 / 20
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FuncionamentoEquacoes
A partir da geometria podemos derivar as equacoes:
z = dxb
(xb− xa)h =
zxa
f=
xaxb
f (xb− xa)
h
d
z
XaXb
f
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FuncionamentoGeometria
Em MRU as coordenadas na imagem de um pontoseguem uma trajetoria hiperbolica.
O inverso destas coordenadas segue uma simples reta.Inclinacao → profundidade, posicao → distancia.
Figura: Coordenadas de pontos em imagens ao longo dotempo, e as retas formadas pelos valores recıprocos.
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FuncionamentoProcessamento de sinais
Foram analizadas as metades inferiores da colunacentral de cada imagem.Pontos de interesse sao picos de variacao.Correlacao obtida entre uma janela e uma regiao debusca no vetor da imagem seguinte.
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ExperimentosImagens
Bancos de imagens para analise:
CG — sala com mesa, chao, parede e rodape.
Camera sobre trilhos em uma sacada.
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ExperimentosSimulacao
Em cada grafico, cada ponto identificado deveriacorresponder a:
1 segmentos de 3 retas: fim da mesa e rodape.2 pontos nas coordenadas dos objetos, aquem de
fatores de escala.
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ExperimentosCamera real
Objetos em cena: 2 descansos dos trilhos, fim do chao,trave do parapeito e fundo da cena (lixeira, etc).
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ExperimentoCamera real
10 20 30 40 50 60 70 80 90Afastamento
0
10
20
30
40
Pro
fundid
ade
Pontos estimados (experimento)
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Conclusao
Foi criado um sistema simples que produz evidenciasde obstaculos relevantes para robos moveis.
Obstaculos suspensos e negativos sao muitodesprezados, mas foram considerados aqui.
Estas evidencias podem ser utilizadas para inferircaracterısticas mais precisas do ambiente.
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ConclusaoProximos Passos
Criar algoritmo que analisa as oclusoes.
Deteccao ativa. Otimizar movimento e amostragem.
Bundle adjustment.
Realizar SLAM (Kalman...) Permitir aceleracao.
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Fim
Referencias
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FIM
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Referencias
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Referencias Bibliograficas
Davison, Andrew J., Reid, Ian D., Molton, Nicholas,& Stasse, Olivier. 2007.MonoSLAM: Real-Time Single Camera SLAM.IEEE Transactions on Pattern Analysis and MachineIntelligence, 29(6), 1052–1067.doi://10.1109/TPAMI.2007.1049.
Gee, Andrew P., Chekhlov, Denis, Calway, Andrew,& Mayol-Cuevas, Walterio W. 2008.Discovering Higher Level Structure in Visual SLAM.IEEE Transactions on Robotics, 24(5), 980–990.doi://10.1109/TRO.2008.2004641.
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Referencias
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Moravec, Hans Peter. 1980.Obstacle avoidance and navigation in the real worldby a seeing robot rover.Ph.D. thesis, Stanford University, Stanford, CA,USA.http://www.frc.ri.cmu.edu/users/hpm/
project.archive/robot.papers/1975.cart/
1980.html.thesis/index.html.
Murarka, Aniket, Sridharan, Mohan, & Kuipers,Benjamin. 2008.Detecting obstacles and drop-offs using stereo andmotion cues for safe local motion.Pages 702–708 of: IROS.IEEE.doi:///10.1109/IROS.2008.4651106.
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