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    Correspondência eficiente de descritores SIFT para construção de mapas densos de pontos homólogos em imagens de sensoriamento remoto

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    Métodos automáticos de localização de pontos homólogos em imagens digitais baseados em área, combinados com técnicas de crescimento de região, são capazes de produzir uma malha densa e exata de pontos homólogos. Entretanto, o processo de crescimento de região pode ser interrompido em regiões da imagem, cuja paralaxe no eixo horizontal apresenta variação abrupta. Essa situação geralmente é causada por uma descontinuidade na superfície ou espaço-objeto imageado, tal como um prédio numa cena urbana ou um paredão de exploração de uma mina a céu aberto. Nesses casos, novos pares de pontos homólogos (sementes) devem ser introduzidos, normalmente por um operador humano, a partir dos quais o processo é reiniciado. Dependendo do tipo da imagem utilizada e da estrutura 3D da região mapeada, a intervenção humana pode ser considerável. Uma alternativa totalmente automatizada em que se combinam as técnicas SIFT (Scale Invariant Feature Transform), pareamento por mínimos quadrados e crescimento de região foi proposta anteriormente pelos autores. O presente trabalho apresenta uma extensão a essa técnica. Basicamente, propõem-se alterações na etapa de correspondência do SIFT, que exploram características de estereogramas produzidos por sensores aéreos e orbitais. Avaliações experimentais demonstram que as modificações propostas trazem dois tipos de benefícios. Em primeiro lugar, obtém-se um aumento do número de pontos homólogos encontrados, sem aumento correspondente na proporção de falsas correspondências. Em segundo lugar, a carga computacional é reduzida substancialmente

    Range sensor based outdoor vehicle Navigation, collision avoidance and parallel parking

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    Locating RF Emitters with Large UAV Teams

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    Building World Models by Ray-tracing within Ceiling-Mounted Positioning Systems

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    Context-aware computing in location-aware environments demands the combination of real world position with a computational world model to infer context. We present a novel approach to building world models using signals inherent in positioning systems, building on the work of the robotics research field

    Adaptive Full Scan Model for Range Finders in Dynamic Environments

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    Exploring Human-Robot Interaction Through Telepresence Board Games

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    This paper presents an experimental test bed for exploring and evaluating human-robot interaction (HRI). Our system is designed around the concept of playing board games involving collaboration between humans and robots in a shared physical environment. Unlike the classic human-versusmachine situation often established in computer-based board games, our test bed takes advantage of the rich interaction opportunities that arise when humans and robots play collaboratively as a team. To facilitate interaction within a shared physical environment, our game is played on a large checkerboard where human and robotic players can be situated and play as game pieces. With meaningful interaction occurring within this controlled setup, various aspects of human-robot interaction can be easily explored and evaluated such as interaction methods and robot behaviour. In this paper we present our test bed which uses a telepresence interface for playing the game and the results of a user study demonstrating the sensitivity of our system in assessing the effect of different robot behaviours on users
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