Neste documento é apresentado um projeto de investigação e desenvolvimento de um algoritmo de deteção de linhas com recurso a visão computacional, através de técnicas clássicas (i.e., sem recurso a técnicas de aprendizagem automática), aplicado à deteção de linhas delimitadoras de vias de trânsito no contexto da competição de condução autónoma no Festival Nacional de Robótica, aplicado num veículo de condução autónoma (iTruck) à escala 1:10 em ambiente altamente estruturado.
Dada a necessidade de aumentar o campo de visão, fruto da anterior participação no Festival, fizeram-se melhorias na câmara frontal do iTruck que levou ao estudo de diversos métodos de calibração para câmaras com elevado campo de visão. Os desenvolvimentos efetuados neste domínio resultaram na publicação de um artigo científico e respetivo software associado: P.F.Martins, H.Costelha, L.C.Bento and C.Neves, "Monocular Camera Calibration for Autonomous Driving — a comparative study," IEEE International Conference on Autonomous Robot Systems and Competitions (ICARSC), 2020.
No âmbito da deteção de linhas delimitadoras de vias de trânsito no contexto da competição de condução autónoma no Festival Nacional de Robótica, foram pesquisadas diversas soluções disponíveis na comunidade científica com o objetivo de servir de base para um novo desenvolvimento. Durante este processo testaram-se várias técnicas e algoritmos, de forma isolada, para extrair uma avaliação de desempenho no caso em estudo.
O algoritmo final é resultado do desenvolvimento de 3 algoritmos criados especificamente para o cenário da competição de modo a aumentar a redundância e confiança da deteção. Cada um dos algoritmos foi desenvolvido com base nas técnicas avaliadas e otimizado consoante os seus resultados. Entre estas encontram-se técnicas baseadas na transformada de Hough, detetor de bordos Canny e caixas deslizantes. A sua agregação segue uma determinada ordem, por forma a aumentar a sua eficácia, e devolvem um conjunto de equações polinomiais de segunda ordem em cada uma das linha detetadas. A decisão final é tomada em duas etapas: tendo em conta o grau de confiança de cada algoritmo e pela validação dos resultados consoante as hipóteses dos algoritmos paralelos.
Os testes de validação realizados offline com base em dados reais, demonstram o correto funcionamento do sistema final. A combinação dos algoritmos colmata as falhas e pontos fracos de cada um, permitindo desta forma uma correta deteção em todas as zonas da pista. No futuro deverá ser melhorado o algoritmo de decisão e controlo e, consequentemente, efetuados testes dinâmicos no veículo em tempo real para validar o comportamento global
