Visão Estereoscópica: obtenção do mapa de profundidade do ambiente

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Visão Estereoscópica: obtenção do mapa de profundidade do ambiente

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dc.contributor Universidade Federal de Santa Catarina pt_BR
dc.contributor.advisor Rocha, Fábio Rodrigues de la
dc.contributor.author Pereira, Kaio Anselmo
dc.date.accessioned 2017-12-13T19:18:35Z
dc.date.available 2017-12-13T19:18:35Z
dc.date.issued 2017-12-07
dc.identifier.uri https://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/182176
dc.description TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Campus Araranguá. Engenharia da Computação. pt_BR
dc.description.abstract Esta pesquisa apresenta um método para obtenção do mapa de profundidade de um ambiente. Por exemplo, para que um robô consiga se movimentar em um ambiente desconhecido de forma autônoma ele necessita saber informações do ambiente para realizar a tomada de decisão. Assim, foi desenvolvido um software capaz de obter o mapa de profundidade do ambiente em tempo hábil para aplicações em tempo real. O método utilizado para realizar isso envolve técnicas de visão estereoscópica, calibração de câmera, retificação de imagens, obtenção do mapa de disparidade e, por fim, a obtenção do mapa de profundidade. Os resultados apresentados são satisfatórios apresentando um erro médio de 1,1 centímetros à 2,50 metros de distância e 20,3 centímetros à 4,0 metros de distância. A pesquisa também propõe um conceito de algoritmo para obter o mapa de disparidade. pt_BR
dc.description.abstract This research presents one method to obtain depth maps of environments. For a robot to be able to move around an unknown environment autonomously, it needs the information from the environment to make decisions. Thus, in this research, we developed one software that maps the depth of an environment in real-time. The method used for this task involves technics of stereoscopic vision, using camera calibration, image rectification, obtaining the disparity map and, finally, obtaining the depth map. The presented results are satisfactory, with a average error of 1,1 centimeter to 2,50 meters of distance and 20,3 centimeters to 4,0 meters of distance. We also proposes an algorithm concept for obtaining the disparity map. pt_BR
dc.format.extent 79 f. pt_BR
dc.language.iso por pt_BR
dc.publisher Araranguá, SC pt_BR
dc.subject Visão Computacional pt_BR
dc.subject Visão Estereoscópica pt_BR
dc.subject Mapa de Disparidade pt_BR
dc.subject Mapa de Profundidade pt_BR
dc.subject OpenCV pt_BR
dc.title Visão Estereoscópica: obtenção do mapa de profundidade do ambiente pt_BR
dc.type TCCgrad pt_BR


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