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Stereo Vision Based Object Detection for Mobile Robots (Stereo Visione per il Riconoscimento di Oggetti nella Robotica Mobile)

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8 CHAPTER2. SYSTEMOVERVIEW system in which they introduced for the first time the concept of points cloud in robot vision. The idea was to elaborate the points taken in various instants, interpolate the data to reduce the noise and get more details, and label the surrounding scenario basing only on the stereo vision information. 2.3 Problem Breakdown The problem should be solved by developing programs easy to reuse and adaptable to contexts different from those considered in the thesis. In addition, the Linux compatibility should be 100% to ensure the possibility of creating a plug-in for the MobotWare platform. The problem has been divided into these tasks: a) The images produced by cameras, are initially converted from raw RGB format to BGGR in order to improve the visualization and the elaboration. b) After assessing the limits of the stereo vision system and the cameras, the calibration is performed to obtain the information needed to correct lens imperfections and align the camera planes. To do this, many images of a chessboard are acquired from different distances and perspectives and thus processed using OpenCV libraries. c) The stereo matching takes place by comparing two methods: the block matching algorithm and the semi-global block matching algorithm. Although the second provides more detailed results and is able to achieve a better sub-pixels matching, it is presented only as an example. The reason is connected to the slow speed of processing and therefore the loss of the fulfilment of the real-time requirement. d) Once obtained the disparity map, the triangulation of points is accomplished and the information is saved as data describing the environment in 3D (point cloud). e) To speed up all the subsequent operations, the point cloud is processed at this moment to provide a more compact representation. The literature in this field presents two main ways to design the sampling approximation: the octree and kdtree structures. Both provide really fast search methods, but the first is preferred because it naturally implements techniques for expanding and reducing the dimension complexity. Another approach is the geometric modelling in which an agglomeration of points is approximated with a geometric shape. The faster and easier method is the RANSAC (random sample consensus) combined with a convex hull extraction. Being precise, better solutions exist (like the concave hull or the PFH 1 ) but they usually increase the difficulty of the solution ending up with the loss of real-time processing. To test the various methods, PCL libraries are used as an aid to the implementation. f) The information is full of noises and need to be improved. A good idea is to use a pass-through filter to limit the data in a bounding box of interest. Then, another filter is designed to highlight the features of objects in the point cloud. The procedure is to delete the data that is not dense enough (for instance points without other close points around), and the areas of space that is too bright (as they are often part of the sky or solar reflections). 1 The Point Feature Histogram represents each point with its neighbourhood features. Therefore, it allows to easily group sampled points in classes depending to the surface on which they lie. Though the method is really powerful and provides a good segmentation of the space, it is computationally expensive during the guess of the features.
Anteprima della tesi: Stereo Vision Based Object Detection for Mobile Robots (Stereo Visione per il Riconoscimento di Oggetti nella Robotica Mobile), Pagina 10

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Stereo Vision Based Object Detection for Mobile Robots (Stereo Visione per il Riconoscimento di Oggetti nella Robotica Mobile)

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Informazioni tesi

  Autore: Mattia Di Gaetano
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2010-11
  Università: Università Politecnica delle Marche
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria robotica
  Relatore: Sauro Longhi
  Lingua: Inglese
  Num. pagine: 93

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Parole chiave

immagini
automazione
clustering
image processing
segmentazione
telecamere
univpm
robot mobile
stereo visione
dtu

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