Estudo e implementação de um sistema de visão estéreo para determinação da posição de marcadores fiduciais

Abstract

A visão estéreo tem se consolidado como uma técnica eficaz para reconstrução tridimensional e estimativa de posição em diversas aplicações da robótica, engenharia e da visão computacional. Por meio da captura simultânea de imagens por duas câmeras calibradas, é possível calcular a distância de objetos e obter informações espaciais com alta precisão. Além do que, a análise de imagens obtidas por câmeras, permite a extração de informações geométricas do ambiente de forma não invasiva. Contudo, aplicações que envolvem mapeamento espacial ainda enfrentam desafios relacionados à localização confiável de objetos ou pontos de referência em cenários com iluminação variável e oclusões parciais. Nesse contexto, os marcadores ArUco se destacam pela robustez, precisão e facilidade de implementação, pois esses padrões são amplamente documentados na literatura e oferecem detecção robusta e precisa em tempo real. Considerando isso, neste artigo se apresenta uma combinação da leitura de marcadores fiduciais com um sistema de câmeras estéreo, obtendo assim, uma solução eficaz para problemas que requerem a identificação de elementos no espaço, como o alinhamento automatizado de componentes bem como o acoplamento em um robô móvel para navegação assistida e localização de alvos no ambiente.

Stereo vision has established itself as an effective technique for three-dimensional reconstruction and position estimation in various robotics, engineering, and computer vision applications. Through the simultaneous capture of images by two calibrated cameras, it is possible to calculate the distance of objects and obtain highly accurate spatial information. Furthermore, the analysis of images obtained by cameras allows the extraction of geometric information from the environment non-invasively. However, applications involving spatial mapping still face challenges related to the reliable location of objects or landmarks in scenarios with variable lighting and partial occlusions. In this context, ArUco markers stand out for their robustness, accuracy, and ease of implementation, as these standards are widely documented in the literature and offer robust and accurate real-time detection. Considering this, this article presents a combination of fiducial marker reading with a stereo camera system, thus obtaining an effective solution for problems that require the identification of elements in space, such as the automated alignment of components as well as coupling to a mobile robot for assisted navigation and target location in the environment.