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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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4 CHAPTER1. INTRODUCTION Triangulation Techniques: the distance of a point is estimated with the elaboration of the same infor- mation seen from two different sensors at the same moment. It requires a calibration of the devices and the use of algorithms to estimate the depth of the points. Though the existence of many different triangulation systems, the stereo camera is the most used in mobile robotic applications. Apart the acquisition speed, the major advantage is that it’s passive which means that it doesn’t need to send any kind of light or sound source to retrieve the information. Besides this, the major disadvantage is the computational complexity derived by the stereo matching algorithms. In that sense there are many techniques but most of the time they produce good results to the detriment of speed, making them unsuitable for real time systems. The triangulation technique in stereo vision will be tackled in depth in the Chapter 3. 1.3 Thesis Outline Figure 1.2 depicts the roadmap of the organization of the thesis. Chapter 1 introduces the problem and gives the motivation for the progress of the thesis. Chapter 2 collects and analyses the problem in order to develop a proper solution. Chapter 3 introduces the basic method and math used to acquire the 3D information. It shows also an introduction to the libraries used to test all the assumptions. Chapter 4 describes the 3D points representation and the features derivable from them. In particular it will talk about some algorithms for the estimation of geometric shapes from a bunch of three-dimensional points. Chapter 5 introduces the filtering techniques to improve the description of the surrounding and filter the noises. Chapter 6 investigates the basic cluster techniques derived from the Euclidean description of the space. Based on them, it proposes an advanced method of clustering and produces an occupancy map useful for the robot navigation. Chapter 7 makes a classification of the objects recognized in the previous chapter. It is based on the color histograms and on the sample second moment. Chapter 1 Introduction Chapter 2 System Overview Chapter 3 Calibration and Stereo Vision Chapter 4 3D Repre- sentations Chapter 5 Filtering Chapter 6 Clustering Chapter 7 Classification Figure 1.2: Thesis Roadmap.
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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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