Mestrado em Engenharia MecânicaEste trabalho apresenta uma técnica para a detecção e seguimento de
múltiplos alvos móveis usando um sensor de distâncias laser em situações de
forte oclusão. O processo inicia-se com a aplicação de filtros temporais aos
dados em bruto de modo a eliminar o ruído do sensor seguindo-se de uma
segmentação em várias fases com o objectivo de contornar o problema da
oclusão. Os segmentos obtidos representam objectos presentes no ambiente.
Para cada segmento um ponto representativo da sua posição no mundo é
calculado, este ponto é definido de modo a ser relativamente invariante à
rotação e mudança de forma do objecto. Para fazer o seguimento de alvos
uma lista de objectos a seguir é mantida, todos os objectos visíveis são
associados a objectos desta lista usando técnicas de procura baseadas na
previsão do movimento dos objectos. Uma zona de procura de forma elíptica é
definida para cada objecto da lista sendo nesta zona que se dará a
associação. A previsão do movimento é feita com base em dois modelos de
movimento, um de velocidade constante e um de aceleração constante e com
aplicação de filtros de Kalman. O algoritmo foi testado em diversas condições
reais e mostrou-se robusto e eficaz no seguimento de pessoas mesmo em
situações de extensa oclusão.
ABSTRACT: In this work a technique for the detection and tracking of multiple moving
targets in situations of strong occlusion using a laser rangefinder is presented.
The process starts by the application of temporal filters to the raw data in order
to remove noise followed by a multi phase segmentation with the goal of
overcoming occlusions. The resulting segments represent objects in the
environment. For each segment a representative point is defined; this point is
calculated to better represent the object while keeping some invariance to
rotation and shape changes. In order to perform the tracking, a list of objects to
follow is maintained; all visible objects are associated with objects from this list
using search techniques based on the predicted motion of objects. A search
zone shaped as an ellipse is defined for each object; it is in this zone that the
association is preformed. The motion prediction is based in two motion models,
one with constant velocity and the other with constant acceleration and in the
application of Kalman filters. The algorithm was tested in diverse real
conditions and shown to be robust and effective in the tracking of people even
in situations of long occlusions
