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Calibração de um anel de câmaras a bordo do ATLASCAR2
Cada vez mais um sistema robótico inteligente recorre à visão artificial de
forma a recolher informações do cenário em que se encontra. A capacidade
de decisão nas suas ações está diretamente relacionada com a qualidade da
recolha de dados do ambiente que rodeia o robô. Um veículo autónomo
insere-se então nesta categoria de sistemas, uma vez que lhe é requerido
que tome as decisões inerentes à condução. Devido à sua complexidade e
a precisão requerida, por ser um sistema crítico, onde uma falha pode pôr
em risco vidas humanas, torna-se necessário aumentar o número de sensores
de percepção visual. De forma a que seja possível cruzar a informação de
todas as câmaras é necessário que estas estejam calibradas extrinsecamente.
Este modo de calibração passa pelo conhecimento da posição e orientação de
todos os sensores de um sistema em relação aos restantes ou a um referencial
global. Deste modo, o presente projeto visa instalar e realizar a calibração
extrínseca de um anel de câmaras a toda a volta do ATLASCAR2 (projeto de
um veículo autónomo desenvolvido pela Universidade de Aveiro). É realizado
um processo semi automático, desde a recolha de dados, utilizando ROS, até
à calibração extrínseca de todas as câmaras, simultaneamente, em relação a
um referencial global, efetuando ainda a calibração intrínseca de cada sensor.
O processo utiliza como auxílio um padrão de xadrez e consegue realizar a
calibração mesmo quando o padrão de auxílio não é detetado por todas as
câmaras ao mesmo tempo. Esta metodologia obteve resultados bastante
positivos (erro médio final inferior a 1 píxel) e mostrou uma boa robustez
em todas as situações em que foi testado. Este trabalho permite então obter
uma calibração bastante precisa de sistemas robóticos em que é impossível
a partilha de informação por todos os sensores constituintes.More and more an intelligent robotic system uses artificial vision to collect
information from the scenario in which it is located. The ability to decide
on its actions is directly related to the quality of data collection from the
environment surrounding the robot. An autonomous vehicle then falls into
this category of systems, since it is required to make the decisions inherent
to driving. Due to its complexity and the required precision, being a critical
system, where a failure can put human lives at risk, it becomes necessary
to increase the number of visual perception sensors. To be able to cross
information from all the cameras, they must be calibrated extrinsically. This
calibration model involves the knowledge of the position and orientation
of all the sensors of a system relative to the others or a global reference.
Thus, this project aims to install and perform the extrinsic calibration of
a ring of chambers all around the ATLASCAR2 (design of an autonomous
vehicle developed by the University of Aveiro). A semi-automatic process is
performed, from data collection, using ROS, to the extrinsic calibration of all
the cameras, simultaneously, relative to a global referential, also performing
the intrinsic calibration of each sensor. The process uses a chess pattern
as an aid and can perform the calibration even when the aid pattern is
not detected by all the chambers at the same time. This methodology
obtained very positive results (final average error under 1 pixel) and showed
good robustness in all situations where it was tested. This work leads to a
very precise calibration of robotic systems in which it is impossible to share
information by all the constituent sensors.Mestrado em Engenharia Mecânic