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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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Chapter 1 Introduction The robust obstacle detection is always a very important goal for intelligent robots. For example, the adaptive cruise control and the forward warning system are nowadays considered normal optionals in vehicle markets. The obstacle detection is faced in various manners and using different sensors like vision system, radar, sonar, etc. Though the data quality of the other sensors is sometimes better, the vision sensors have many advantages like the low cost, the dimension, the big quantity of information and last, but not least, they reproduce the way the human body detects distant objects. The question arises spontaneously: is our body the perfect machine, or not? Would we like to develop a system able to simulate and react as well as our eyes? Of course it is not easy, but we can approach really close to that goal. Recently, stereo vision systems have been used for autonomous off-road robots with a big interest in different fields, among which there is the military, as mentioned before the automotive, gaming, civilian applications as well as planetary exploration. A second big technological challenge would be the ability for these systems to perceive the environ- ment and use such information for control. Indeed we could think to use the vision system to correct data coming from other sensors like Global Positioning System (GPS), Inertial Navigation Unit (IMU), laser scanner and odometric sensors. It is clear that driving in outdoor environments, and particularly in non-urban environments, is much more challenging than driving in household scenarios. In fact, in a structured surrounding it is easy and feasible to classify objects and therefore to divide the problem into simple sensing and action strategies. For example, in urban situations it’s expected that the ground surface in front of the robot is planar. Instead, the robot in a forest should constantly determine what is in front because of the small bumps and holes which always change the prospective of the cameras. Other challenging situations include the recognition and classification of the objects. What is an obstacle from a geometric point of view (for instance a small bush or some tall grass) is not really an obstacle and it may not represent a danger for the robot. Furthermore a color classification could be useful to recognize a certain number of distinctive classes of objects, like bushes, trees, stones and poles. Unfortunately, the color-based classification introduces a new challenge in which one expects to avoid ambiguities and noises like sun reflections, effects of the illumination spectrum, chromatic shifts due to atmospheric effects and season changes. Though the obstacle detection and avoidance is well studied in robotics, the existing algorithms are mostly made for urban and indoor environments. This fact causes bad results in off-road scenarios because the typical simplifications (such as the flat ground and clear distinction between two object) aren’t valid here. 1.1 The World Representation Looking at the future, the human being wants to know more about the ecosystem in which he lives. Environment explorations, performances of scientific experiments, rescue operations or object 1
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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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