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Estimação de obstáculos e área de pista com pontos 3D esparsos

Shinzato, Patrick Yuri

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2015-03-26

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Estimação de obstáculos e área de pista com pontos 3D esparsos
  • Autor: Shinzato, Patrick Yuri
  • Orientador: Wolf, Denis Fernando
  • Assuntos: Câmera Esteoscópica; Robótica Móvel; Veículos Inteligentes; Visão Computacional; Computer Vision; Intelligent Vehicles; Mobile Robotics; Stereo Camera
  • Notas: Tese (Doutorado)
  • Descrição: De acordo com a Organização Mundial da Saúde,cerca de 1,2milhões de pessoas no mundo morrem em acidentes de trânsito. Sistemas de assistência ao motorista e veículos autônomos podem diminuir o número de acidentes. Dentre as várias demandas existentes para viabilizar essa tecnologia, sistemas computacionais de percepção ainda permanecem sem uma solução definitiva. Dois deles, detecção de obstáculos e de via navegável, normalmente fazem uso de algoritmos sofisticados como técnicas de aprendizado supervisionado, que mostram resultados impressionantes quando treinados com bases de dados bem definidas e diversificadas.Entretanto, construir, manter e atualizar uma base de dados com exemplos de vários lugares do mundo e em diversas situações é trabalhoso e complexo. Assim, métodos adaptativos e auto-supervisionados mostram-se como boas alternativas para sistemas de detecção do futuro próximo. Neste contexto, esta tese apresenta um método para estimar obstáculose via navegável através de sensores de baixo custo (câmeras estereoscópicas), sem o uso de técnicas de aprendizado de máquina e de diversas suposições normalmente utilizadas por trabalhos já disponíveis na literatura. Esses métodos utilizando sensor estereoscópico foram comparados fazendo uso de sensores do tipo 3D-LIDAR e mostraram resultados semelhantes. Este sistema poderá ser usado como uma fase pré-processamento de dados para melhorar ou viabilizar métodos adaptativos de aprendizado.
  • DOI: 10.11606/T.55.2015.tde-07082015-100709
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
  • Data de criação/publicação: 2015-03-26
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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