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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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6 CHAPTER2. SYSTEMOVERVIEW Camera Support Characteristics Baseline 130 mm Position (X/Y/Z) (from the robot coordinate system) 0.4 m / 0 m / 0.63 m Tilt Angle 0.15 rad Camera Characteristics Interface IEEE 1394a - 400 Mb/s, 1 port Resolution (Raw8) 752 x 480 pixels Sensor Type CMOS Progressive Sensor size Type 1/3 (4.80 x 3.60 mm) Max frame rate 64 fps Dimensions (L x W x H) 48.2 x 30 x 30 mm Lens Characteristics Lens aperture F/1.8 - Close Focal Length 6.5 mm Table 2.1: Stereo device characteristics. • implementation in RTAI-linux (Real-Time Application Interface for Linux) which is a patch to the Linux kernel with the introduction of a hardware abstraction layer and a variety of services meant to simplify real-time programming. • The use of API modules and libraries which are integrable with the actual framework DTU Mobot- Ware (Mobile Robot software). The last is a plug-in based real-time software platform developed in the Automation and Control Department of the DTU with the purpose of an easy integration with sensors, fast porting to different robots and easy extensibility for new hardware platforms and configurations. • Responses within strict time constraints to guarantee the real-time processing of the overall system. To achieve this goal, certain algorithms and functions will be used, which might not guarantee the best results in terms of solution, but these will be the best compromises regarding the execution time. The stereo support is made with two Allied Guppy F-036C + lens Tamron 23FM65 (Figure 2.2a) mounted on a metal basis and parallel each other (Figure 2.2b). The choice of these cameras comes from the relatively cheap price for an industrial standard, the lens and optical sensor of good quality, and the option to synchronize the acquisition of both cameras with a trigger signal. The cameras are connected to the on-board computer with two FireWire cables (IEEE 1394 8-pin) and they are connected together with an I/O connector for the external triggering. The output of each camera is a raw image with a resolution of 752 x 480 in Bayer pattern format (also known as BGGR). This pattern describes a color with four components composed of 50% green, 25% red and 25% blue as shown in Figure 2.3. This color distribution rises from the requirement to enhance simulation of the human eye retina which is more sensible to the green light during daylight vision. The filtering and interpolation of these four components becomes a color pixel with a final resolution of 376 x 240 for the color image. Finally, the maximum acquisition speed is of 64 fps which is perfectly suitable for a real-time application. The next chapter will investigate all the limitations and capabilities that we can expect from this stereo system. 2.2 Related Works The most typical representations of the world in robotics, use 2D maps such as occupancy maps to plan the robot motion(Konolige et al. (2006)). Occupancy maps define the obstacles in a binary
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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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