Percepção do ambiente urbano e navegação usando visão robótica : concepção e implementação aplicado à veículo autônomo

Orientadores: Janito Vaqueiro Ferreira, Alessandro Corrêa VictorinoTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia MecânicaResumo: O desenvolvimento de veículos autônomos capazes de se locomover em ruas urbanas pode proporcionar importantes benefícios na redução de acidentes, no aumentando da qualidade de vida e também na redução de custos. Veículos inteligentes, por exemplo, frequentemente baseiam suas decisões em observações obtidas a partir de vários sensores tais como LIDAR, GPS e câmeras. Atualmente, sensores de câmera têm recebido grande atenção pelo motivo de que eles são de baixo custo, fáceis de utilizar e fornecem dados com rica informação. Ambientes urbanos representam um interessante mas também desafiador cenário neste contexto, onde o traçado das ruas podem ser muito complexos, a presença de objetos tais como árvores, bicicletas, veículos podem gerar observações parciais e também estas observações são muitas vezes ruidosas ou ainda perdidas devido a completas oclusões. Portanto, o processo de percepção por natureza precisa ser capaz de lidar com a incerteza no conhecimento do mundo em torno do veículo. Nesta tese, este problema de percepção é analisado para a condução nos ambientes urbanos associado com a capacidade de realizar um deslocamento seguro baseado no processo de tomada de decisão em navegação autônoma. Projeta-se um sistema de percepção que permita veículos robóticos a trafegar autonomamente nas ruas, sem a necessidade de adaptar a infraestrutura, sem o conhecimento prévio do ambiente e considerando a presença de objetos dinâmicos tais como veículos. Propõe-se um novo método baseado em aprendizado de máquina para extrair o contexto semântico usando um par de imagens estéreo, a qual é vinculada a uma grade de ocupação evidencial que modela as incertezas de um ambiente urbano desconhecido, aplicando a teoria de Dempster-Shafer. Para a tomada de decisão no planejamento do caminho, aplica-se a abordagem dos tentáculos virtuais para gerar possíveis caminhos a partir do centro de referencia do veículo e com base nisto, duas novas estratégias são propostas. Em primeiro, uma nova estratégia para escolher o caminho correto para melhor evitar obstáculos e seguir a tarefa local no contexto da navegação hibrida e, em segundo, um novo controle de malha fechada baseado na odometria visual e o tentáculo virtual é modelado para execução do seguimento de caminho. Finalmente, um completo sistema automotivo integrando os modelos de percepção, planejamento e controle são implementados e validados experimentalmente em condições reais usando um veículo autônomo experimental, onde os resultados mostram que a abordagem desenvolvida realiza com sucesso uma segura navegação local com base em sensores de câmeraAbstract: The development of autonomous vehicles capable of getting around on urban roads can provide important benefits in reducing accidents, in increasing life comfort and also in providing cost savings. Intelligent vehicles for example often base their decisions on observations obtained from various sensors such as LIDAR, GPS and Cameras. Actually, camera sensors have been receiving large attention due to they are cheap, easy to employ and provide rich data information. Inner-city environments represent an interesting but also very challenging scenario in this context, where the road layout may be very complex, the presence of objects such as trees, bicycles, cars might generate partial observations and also these observations are often noisy or even missing due to heavy occlusions. Thus, perception process by nature needs to be able to deal with uncertainties in the knowledge of the world around the car. While highway navigation and autonomous driving using a prior knowledge of the environment have been demonstrating successfully, understanding and navigating general inner-city scenarios with little prior knowledge remains an unsolved problem. In this thesis, this perception problem is analyzed for driving in the inner-city environments associated with the capacity to perform a safe displacement based on decision-making process in autonomous navigation. It is designed a perception system that allows robotic-cars to drive autonomously on roads, without the need to adapt the infrastructure, without requiring previous knowledge of the environment and considering the presence of dynamic objects such as cars. It is proposed a novel method based on machine learning to extract the semantic context using a pair of stereo images, which is merged in an evidential grid to model the uncertainties of an unknown urban environment, applying the Dempster-Shafer theory. To make decisions in path-planning, it is applied the virtual tentacle approach to generate possible paths starting from ego-referenced car and based on it, two news strategies are proposed. First one, a new strategy to select the correct path to better avoid obstacles and to follow the local task in the context of hybrid navigation, and second, a new closed loop control based on visual odometry and virtual tentacle is modeled to path-following execution. Finally, a complete automotive system integrating the perception, path-planning and control modules are implemented and experimentally validated in real situations using an experimental autonomous car, where the results show that the developed approach successfully performs a safe local navigation based on camera sensorsDoutoradoMecanica dos Sólidos e Projeto MecanicoDoutor em Engenharia Mecânic

Tracking of target moving in monocular vision system applied to autonomous navigation using GPU

Orientador: Janito Vaqueiro FerreiraDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia MecânicaResumo: O sistema de visão computacional é bastante útil em diversas aplicações de veículos autônomos, como em geração de mapas, desvio de obstáculos, tarefas de posicionamento e rastreamento de alvos. Além disso, a visão computacional pode proporcionar um ganho significativo na confiabilidade, versatilidade e precisão das tarefas robóticas, questões cruciais na maioria das aplicações reais. O presente trabalho tem como objetivo principal o desenvolvimento de uma metodologia de controle servo visual em veículos robóticos terrestres para a realização de rastreamento e perseguição de um alvo. O procedimento de rastreamento é baseado na correspondência da região alvo entre a seqüência de imagens, e a perseguição pela geração do movimento de navegação baseado nas informações da região alvo. Dentre os aspectos que contribuem para a solução do procedimento de rastreamento proposto, considera-se o uso das técnicas de processamento de imagens como filtro KNN, filtro Sobel, filtro HMIN e transformada Watershed que unidas proporcionam a robustez desejada para a solução. No entanto, esta não é uma técnica compatível com sistema de tempo real. Deste modo, tais algoritmos foram modelados para processamento paralelo em placas gráficas utilizando CUDA. Experimentos em ambientes reais foram analisados, apresentando diversos resultados para o procedimento de rastreamento, bem como validando a utilização das GPU's para acelerar o processamento do sistema de visão computacionalAbstract: The computer vision system is useful in several applications of autonomous vehicles, such as map generation, obstacle avoidance tasks, positioning tasks and target tracking. Furthermore, computer vision can provide a significant gain in reliability, versatility and accuracy of robotic tasks, which are important concerns in most applications. The present work aims at the development of a visual servo control method in ground robotic vehicles to perform tracking and follow of a target. The procedure for tracking is based on the correspondence between the target region sequence of images, and persecution by the generation of motion based navigation of information from target region. Among the aspects that contribute to the solution of the proposed tracking procedure, we consider the use of imaging techniques such as KNN filter, Sobel filter, HMIN filter and Watershed transform that together provide the desired robustness for the solution. However, this is not a technique compatible with real-time system. Thus, these algorithms were modeled for parallel processing on graphics cards using CUDA. Experiments in real environments were analyzed showed different results for the procedure for tracking and validating the use of GPU's to accelerate the processing of computer vision systemMestradoMecanica dos Sólidos e Projeto MecanicoMestre em Engenharia Mecânic