RESUMO

Esse trabalho apresenta um sistema de odometria visual, a partir de duas câmeras estéreo calibradas, para robótica móvel. Odometria visual estéreo é usada para estimar a posição e orientação de um robô utilizando duas câmeras estéreo como sensor primário. O sistema consiste em, a partir de quadros capturados pelas duas câmeras calibradas, utilizar um extrator de pontos de interesse. No caso foi escolhido o SURF (Speeded Up Robust Features), por ser invariante a escala e rotação e mais rápido de executar que o tradicional SIFT (Scale Invariant Feature Transforms). Esse algoritmo usa o "fast Hessian detector", baseado na soma de respostas de wavelets Haar da imagem integral para detectar características e extrair os pontos de interesse. Com os pontos extraídos nas duas imagens encontram-se os pares que são os possíveis pontos de correspondência na imagem. Com as correspondências, é preciso estimar a distância entre a câmera e cada ponto de interesse. Para isso, é feito uso de um algoritmo de projeção com funções do OpenCV. Com as correspondências e distâncias encontradas, o próximo passo é remover "outliers". Existem vários algoritmos para extração de "outliers". Nesse sistema foi escolhido o "Preemptive RANSAC", desenvolvido por D. Nister, por ter melhor desempenho que outros algoritmos similares para sistemas em tempo real. Esse algoritmo gera hipóteses em paralelo, onde é feito o escore de um conjunto de hipóteses remanescentes a cada interação, ordenando as hipóteses por maior pontuação e descartando hipóteses consideradas não consistentes. Concluída a fase de remoção de "outliers", tem-se os pontos de interesse consistentes, com isso podem ser guardadas as informações relativas a sua posição no frame de cada ponto. Fazendo isso repetidamente enquanto o robo se locomove, criamos uma base de dados que será parte de um mapeamento do local por onde o robô anda, estimando a posição do robô. Também devemos fazer o reconhecimento de pontos de interesse em comum entre frames, com isso conseguimos estimar o quanto o robô se locomoveu no mapa. O sistema está por agora na fase intermediária, tendo sido concluída a implementação da remoção "outliers" dos pontos de interesse.

Palavras-chave: Robótica, Odometria Visual, Mapeamento