Autonomous golf ball picking robot design and development

The golf ball picking task is a daily that requires human intensive labor. This document presents the hardware developing process of an autonomous golf ball picking robot which aims to efficiently perform this task. It has a maintenance capacity of a 25,000 m2 practice field. Compared to a similar device in the market this robot has twice the maximum speed and three times more container capacity.QREN GOLFmINHO nº1583, FCt - Fundação Ciência e Tecnologia

Model-based occlusion disentanglement for image-to-image translation

Image-to-image translation is affected by entanglement phenomena, which may occur in case of target data encompassing occlusions such as raindrops, dirt, etc. Our unsupervised model-based learning disentangles scene and occlusions, while benefiting from an adversarial pipeline to regress physical parameters of the occlusion model. The experiments demonstrate our method is able to handle varying types of occlusions and generate highly realistic translations, qualitatively and quantitatively outperforming the state-of-the-art on multiple datasets.Comment: ECCV 202

Removing Image Artifacts Due to Dirty Camera Lenses and Thin Occluders

Figure 1: Removal of image artifacts due to dirty camera lenses and thin occluders. (a) An image taken with a Canon EOS 20D camera equipped with a dirty lens, showing significant artifacts due to attenuation and scattering of lens dirt. (b) The recovered image with the artifacts removed. (c) A photograph taken inside a room through a window shutter exhibits black stripe artifacts due to occlusion. (d) By taking pictures withdifferent apertures,wecaneffectively remove theartifacts. Details areshowninthe insets. Dirt on camera lenses, and occlusions from thin objects such as fences, are two important types of artifacts in digital imaging systems. These artifacts are not only an annoyance for photographers, butalsoahindrancetocomputervisionanddigitalforensics. Inthis paper,weshowthatbotheffectscanbedescribedbyasingleimage formationmodel,whereinanintermediatelayer(ofdust,dirtorthin occluders)bothattenuatestheincominglightandscattersstraylight towards the camera. Because of camera defocus, these artifacts are low-frequency and either additive or multiplicative, which gives us the power to recover the original scene radiance pointwise. We develop a number of physics-based methods to remove these effects from digital photographs and videos. For dirty camera lenses, we propose two methods to estimate the attenuation and the scattering of the lens dirt and remove the artifacts – either by taking several pictures of a structured calibration pattern beforehand, or by leveraging natural image statistics for post-processing existing images. For artifacts from thin occluders, we propose a simpleyet effective iterativemethodthatrecoverstheoriginalscenefrommultipleapertures. The method requires two images if the depths of the scene and the occluder layer are known, or three images if the depths are unknown. The effectiveness of our proposed methods are demonstratedbyboth simulatedand realexperimental results

Detecção de artefactos em imagens da retina

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia BiomédicaA evolução da tecnologia na área da medicina tem permitido ao ser humano aumentar a qualidade e a esperança média de vida. A visão é um dos sentidos mais importantes, uma vez que nos dá a percepção visual do mundo que nos rodeia. Ao longo dos tempos têm sido diagnosticadas várias patologias associadas à retina, sendo por isso alvo de muito interesse científico. Nos últimos anos foram estudados vários algoritmos de detecção automática para permitir um rastreio mais uniforme e conciso das doenças retinianas. Apesar de alguns algoritmos já implementados apresentarem uma taxa de sucesso bastante elevada, os mesmos, apenas fazem um diagnóstico correcto em imagens de boa qualidade, isto é, sem nenhum artefacto na imagem. Os artefactos surgem naturalmente nas imagens da retina devido, por exemplo, ao paciente estar em contacto directo com a câmara que capta a imagem fazendo com que surjam alguns artefactos indesejáveis na imagem final. Nesta dissertação foi estudado um método de detecção automática de artefactos nas imagens do fundo ocular. Um dos primeiros entraves no processo de criação do algoritmo para a detecção foi o facto de as imagens apresentarem uma não uniformização da luminosidade, sendo por isso estudados alguns dos processos de equalização de iluminação. O método apresentado para a detecção de artefactos baseia-se na caracterização da forma e cor dos artefactos que surgem nas imagens da retina. Para tal, foi utilizado uma imagem padrão pré-definida que irá “procurar” em toda a imagem as zonas com maiores coincidências com a imagem padrão. Devido a esta estratégia não ser condição suficiente para encontrar os artefactos, foi criado um classificador com várias características particulares dos artefactos e de seguida dá-se um processo de validação, eliminando os falsos candidatos e validando os verdadeiros artefactos. O trabalho foi testado com um conjunto de 48 imagens recolhidas através de vários equipamentos diferentes e apresentou uma percentagem de sucesso de 92,6% para a detecção de artefactos

Golf ball picker robot: path generation in unstructured environments towards multiple targets

Tese de doutoramento Engineering Design and Advanced Manufacturing Leaders for Technical IndustriesThe new TWIN-RRT* algorithm solves a motion planning problem in which an agent has multiple possible targets where none of them is compulsory, and retrieves feasible, ―low cost‖, asymptotically optimal and probabilistically complete paths. The TWIN-RRT* algorithm solves path planning problems for both holonomic and non-holonomic robots with or without kinodynamic constraints in a 2D environment, but it was designed to work as well with higher DOF agents and different applications. The new algorithm provides a practical implementation of feasible and fast planning especially where a closed loop is required. Initial and final configurations are allowed to be exactly the same. The TWIN-RRT* algorithm computes an efficient path for one sole agent towards multiple targets where none of them is mandatory. It inherits the low computational cost, probabilistic completeness and asymptotical optimality from RRT*. It uses efficiency as cost function, which can be adapted depending on the application. The TWIN-RRT* complies both with kinodynamic constraints and different cost functions. It was developed to solve a real problem where a robot has to collect golf balls in a driving range, where thousands of balls accumulate every day. This thesis is part of a bigger project, Golfminho, to develop an autonomous robot capable of efficiently collecting balls in a golf practice field.O novo algoritmo TWIN-RRT* resolve problemas de planeamento de trajetórias em que um agente tem múltiplos alvos, onde nenhum deles é obrigatório, e produz um plano exequível, de "baixo custo" computacional, assintoticamente ótimo e probabilisticamente completo. O TWINRRT* resolve problemas de planeamento de trajetórias tanto para robôs holonómicos como não holonómicos com ou sem restrições cinemáticas e/ou dinâmicas num ambiente 2D, mas foi projetado para funcionar também com agentes com maiores graus de liberdade e em diferentes aplicações. O novo algoritmo fornece uma implementação prática de um planeamento viável e rápido, especialmente quando é necessário produzir uma trajetória fechada. As configurações iniciais e finais podem ser exatamente iguais. O algoritmo TWIN-RRT* calcula um caminho eficiente para um agente único em direção a múltiplos alvos, onde nenhum deles é obrigatório. Herda o baixo custo computacional, integralidade probabilística e otimização assintótica do RRT*. Usa a eficiência como função de custo, que pode ser adaptada em função das diferentes aplicações. Para além de diferentes funções de custo, o TWIN-RRT* também mostra conformidade com restrições cinemáticas. Foi desenvolvido para resolver um problema real em que um robô tem que recolher bolas de golfe num Driving Range, onde se acumulam milhares de bolas de golfe por dia. Esta tese é parte integrante do projeto Golfminho, para o desenvolvimento de um robô autónomo capaz de recolher eficientemente bolas num campo de práticas de golfe.Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT) for the PhD grant nº. SFRH/BD/43008/2008