Localização de robôs por reconhecimento ótico de caracteres de placas

Abstract

Reconhecimento ótico de caracteres é o processo pelo qual o conteúdo textual presente em uma imagem é convertido em strings. Localização é o problema de descobrir onde se está em um determinado ambiente. Neste trabalho abordamos a aplicação de reconhecimento ótico de caracteres (OCR) para localização de robôs. Nós propomos, desenvolvemos e testamos um sistema de localização baseado em visão capaz de detectar placas de identificação de salas presentes no ambiente, reconhecer seu conteúdo textual e aplicá-lo para determinar sua posição referente a um mapa topológico do ambiente. Desenvolvemos um método para detecção das placas baseado em segmentação de imagem por cor e detecção de cantos pela análise de seu contorno. O reconhecimento de caracteres é realizado com a aplicação de um motor de OCR de código aberto. A localização é realizada pela comparação das leituras das placas com as informações textuais registradas no mapa topológico do ambiente. O algoritmo desenvolvido foi testado em um dataset de imagens adquiridas em um corredor. Os resultados experimentais mostram que o sistema proposto é capaz de determinar sua localização com sucesso em 54,54% dos casos testados. Com este trabalho verificamos a possibilidade da aplicação de reconhecimento ótico de caracteres para localização topológica de robôs.

Optical character recognition is the process by which the textual content of an image is converted into strings. Localization is the problem of figuring out where one is in a given environment. In this work we approach the application of optical character recognition (OCR) in robot location. We propose, develop and test a vision based localization system that is capable of detecting room identification signs present in the environment, recognise their textual contents and apply them to determine its position referent to a topological map of the environment. We developed a method to detect the signs based on image segmentation by color and corners detection by the analysis of its contour. The recognition of characters is performed with the application of an open-source OCR engine. Localization is realized through the comparison of signs’ readings with the textual information embedded in the topological representation of the environment. The developed algorithm was tested in a dataset of images acquired in a corridor. The experimental results show that the developed system is capable of successfully determining its location in 54,54% of tested cases. With this work we verify the possibility of employing character recognition for robot topological localization.