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Marcelo B. Nogueira Bruno Xavier da Costa Adelardo A. D. Medeiros

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Apresentação em tema: "Marcelo B. Nogueira Bruno Xavier da Costa Adelardo A. D. Medeiros"— Transcrição da apresentação:

1 ESTIMAÇÃO DE POSE E MOVIMENTAÇÃO DE UM ROBÔ HUMANÓIDE UTILIZANDO IMAGENS DE UMA CÂMERA MÓVEL EXTERNA
Marcelo B. Nogueira Bruno Xavier da Costa Adelardo A. D. Medeiros Pablo J. Alsina Universidade Federal do Rio Grande do Norte Departamento de Engenharia de Computação e Automação UFRN-CT-DCA -- Campus Universitário Natal-RN Brazil

2 Objetivo Propor um método para realizar a movimentação de um robô humanóide simples, sem uma eletrônica embarcada avançada

3 Introdução Uma das principais tarefas de um sistema de navegação de um robô móvel: determinar a sua posição e orientação no ambiente de trabalho Feito através de Sensores Laser e GPS: caros Odometria: barato, mas não apropriado a humanóides

4 Introdução Câmeras embutidas no humanóide:
Humanóide grande Eletrônica embarcada cara Câmera externa e cérebro remoto O cérebro e câmera não se encontra no robô Cérebro e corpo interligados por links sem fio Robô pequeno, leve e barato Robô utilizado: Robosapien

5 Metodologia Utilizamos um outro robô móvel com rodas dotado de um sistema de localização (odometria ou marcos naturais) e equipado com uma câmera e um computador (cérebro remoto) Sistema Proposto

6 Metodologia A partir de imagens, localizamos o humanóide no ambiente de trabalho e tomamos as ações necessárias para realizar a sua movimentação Simultaneamente, movimentamos o robô que contem a câmera, de forma que este tenha uma boa visada do humanóide

7 Estimação de Pose por Imagens
Calibração de Câmera Determinar um conjunto de valores relativos à câmera que possibilite interpretar imagens obtidas por esta Dividida em duas etapas Determinação dos seus parâmetros intrínsecos Determinação dos seus parâmetros extrínsecos

8 Calibração de Câmera Determinação dos seus parâmetros intrínsecos
Determinar as propriedades intrínsecas da câmera, como distância focal, centro de imagem, coeficiente de distorção das lentes Sem restrição de tempo real MÉTODO DE ZHANG Necessário que a câmera observe um padrão plano de no mínimo duas posições diferentes Não é necessário que se tenha conhecimento sobre o deslocamento realizado pela câmera entre uma observação e outra

9 Calibração de Câmera Determinação dos seus parâmetros extrínsecos
Indicam a posição e a orientação da câmera com relação ao sistema de coordenadas do mundo Realizado em tempo real Métodos PnP (Perspective-n-Point) Utiliza n pontos notáveis presentes na cena e em uma imagem da cena

10 Determinação dos Pontos Notáveis para Calibração Interna
Método de Zhang: mínimo de 6 pontos Melhor precisão: utilizamos 81 pontos Localizar diretamente pontos: impreciso Localizar intercessões de retas Localizar retas: Método de Hough Padrão para calibração interna

11 Determinação dos Pontos Notáveis para Calibração Externa
Métodos P4P (necessários 4 pontos) Intercessão das arestas de um quadrilátero Hough: lento (aplicação em tempo real) Desenvolvimento de sistema de detecção de arestas mais rápido Padrão para calibração externa

12 Sistema de Detecção de Arestas
Losango de cor característica Determinar vários pontos sobre cada uma das arestas (com erros) Utilizar um conjunto de pontos para calcular a melhor reta que representa cada aresta Extração dos vértices do losango

13 Movimentação do Humanóide
Controlado por Infra-vermelho Técnica Heurística (restrições de movimento: frente,trás,direita,esquerda) Dado Ponto inicial e final gerar trajetória A cada passo Calcular ‘e’ (erro entre posição do robô e referência) e α (ângulo entre a reta definida pela posição atual do robo e a posição referencia , e o eixo z do robo zR) Se α > k, girar até que α ≈ 0 Se e > l, andar para frente

14 Movimentação da Câmera
Depende da movimentação do humanóide Captação de uma boa imagem do humanóide A cada passo Comandada para uma posição que esteja a um distancia d do humanóide e de forma que a câmera aponte em sua direção Caso o eixo x do humanóide (xR) atinja um ângulo θ crítico em relação ao eixo z da câmera (zC), o humanóide e comandado para parar, e a câmera é comandada para uma posição que esteja a um distancia d do humanóide e de forma que θ seja 90o (posição PD)

15 Resultados Calibração interna Detecção dos pontos notáveis com Hough
Erro médio de 0,37 pixel Detecção das retas

16 Resultados Calibração externa
Detecção dos pontos notáveis com o método proposto Erro médio de 1,5 pixel Posição da câmera em relação ao humanóide: [-3,3 -4,9 50,4] Detecção das arestas

17 Resultados Movimentação do humanóide Movimentação da câmera
Para a foto do slide anterior, supondo que a posição referencia seja [ ], o humanóide foi comandado para ir pra frente Movimentação da câmera Para a foto do slide anterior, supondo que a distância que a câmera deve guardar para o humanóide seja d = 40 cm e que o referencial do mundo coincide com o referencial da câmera, a câmera foi comandada para a posição PD = [ ,5]

18 Posição de ângulo crítico
Resultados Movimentação da câmera Situação onde foi detectado o ângulo crítico: Neste caso, a posição da câmera em relação ao humanóide foi [-3,2 -3,4 20,6] e θ = 11,10. A câmera foi comandada para a posição PD = [ ] Posição de ângulo crítico

19 Conclusões Calibração interna: Calibração externa:
Zhang: flexível, rápida e robusta Hough: alta precisão Calibração externa: P4P: resposta em tempo constante (ideal para aplicações em tempo real) Detecção das arestas do losango: rápida, precisa e robusta Controle de humanóide sem sensor interno em situações onde está disponível um robô móvel com câmera e sistema de localização preciso;

20 ESTIMAÇÃO DE POSE E MOVIMENTAÇÃO DE UM ROBÔ HUMANÓIDE UTILIZANDO IMAGENS DE UMA CÂMERA MÓVEL EXTERNA
Marcelo B. Nogueira Bruno Xavier da Costa Adelardo A. D. Medeiros Pablo J. Alsina Universidade Federal do Rio Grande do Norte Departamento de Engenharia de Computação e Automação UFRN-CT-DCA -- Campus Universitário Natal-RN Brazil


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