Sistema de medição de distância baseado em visão computacional utilizando laser de linha
Resumo
Com o advento da robótica móvel, plataformas robóticas passaram a executar movimentos dinâmicos, de forma a possuírem autonomia na realização de suas tarefas. Nesse contexto, aplicações de visão computacional têm proporcionando à tais plataformas a capacidade de navegação e mapeamento. Este trabalho apresenta um sistema de medição, baseado na detecção de um laser de linha, a partir da utilização de técnicas de processamento de imagem, tendo em vista determinar a distância até obstáculos e analisar o desempenho da aplicação na plataforma computacional Raspberry Pi. A faixa de medição utilizada durante os teste variou entre 20 cm e 100 cm, apresentando erro médio de 0,68 cm e tempo de resposta aproximadamente 153 ms.
Referências
De Pireri, E. R. (2002). Curso de robótica móvel. Santa Catarina, Florianópolis. Flynn, A. M. (1988). Combining sonar and infrared sensors for mobile robot navigation. The International Journal of Robotics Research, 7(6):5–14.
Gonzalez, R. C. andWoods, R. E. (2002). Digital Image Processing, volume 455. Beijing: Publishing House of Electronics Industry, 2 edition.
Guedes, L. S. (2014). Estudo e aplicac¸ ˜ao de métodos de segmentação de imagens para o diagnóstico de falhas na fabricação de equipos.
Hamad, A. A., Dhahir, D. A., Mhdi, B. R., and Salim, W. H. (2014). Laser distance measurement by using web camera. Laser, 4(04).
Jesus, F. B., Joel Filho, P. C., Bittencourt, J. C. N., and Jesus, T. C. (2015). Modeling and simulation of laser rangefinder architecture. system.
Junior, R. H. (1997). Segmenta˜ao de imagens por morfologia matemática. PhD thesis, Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de S˜ao Paulo, 07.03. 97.
Kern, R. (2017). Line profiler.
Leavers, V. (1993). Which hough transform? CVGIP: Image understanding, 58(2):250– 264.
Marchi, J. et al. (2001). Navegação de robôs móveis autônomos: estudo implementação de abordagens.
Pedregosa, F. (2018). Memory profiler.
Romano, V. and Dutra, M. (2002). Introdução a robótica industrial. Robótica Industrial: Aplicação na Indústria de Manufatura e de Processo, S˜ao Paulo: Edgard Blucher, pages 1–19.
Saldanha, M. F. and FREITAS, C. (2009). Segmentação de imagens digitais: Uma revisão. Divis˜ao de Processamento de Imagens-Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), S˜ao Paulo.
Sebe, N., Cohen, I., Garg, A., and Huang, T. S. (2005). Machine Learning in Computer Vision, volume 29. Springer Science Business Media.
Selhorst, S. (2014). Utilização da vis˜ao computacional e detecção de características para auxiliar na navegação de pessoas com deficiência visual em ambientes internos.
Zhang, X., Yang, Y., Liu, Z., and Zhang, J. (2013). An improved sensor framework of mono-cam based laser rangefinder. Sensors and Actuators A: Physical, 201:114–126.
Gonzalez, R. C. andWoods, R. E. (2002). Digital Image Processing, volume 455. Beijing: Publishing House of Electronics Industry, 2 edition.
Guedes, L. S. (2014). Estudo e aplicac¸ ˜ao de métodos de segmentação de imagens para o diagnóstico de falhas na fabricação de equipos.
Hamad, A. A., Dhahir, D. A., Mhdi, B. R., and Salim, W. H. (2014). Laser distance measurement by using web camera. Laser, 4(04).
Jesus, F. B., Joel Filho, P. C., Bittencourt, J. C. N., and Jesus, T. C. (2015). Modeling and simulation of laser rangefinder architecture. system.
Junior, R. H. (1997). Segmenta˜ao de imagens por morfologia matemática. PhD thesis, Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de S˜ao Paulo, 07.03. 97.
Kern, R. (2017). Line profiler.
Leavers, V. (1993). Which hough transform? CVGIP: Image understanding, 58(2):250– 264.
Marchi, J. et al. (2001). Navegação de robôs móveis autônomos: estudo implementação de abordagens.
Pedregosa, F. (2018). Memory profiler.
Romano, V. and Dutra, M. (2002). Introdução a robótica industrial. Robótica Industrial: Aplicação na Indústria de Manufatura e de Processo, S˜ao Paulo: Edgard Blucher, pages 1–19.
Saldanha, M. F. and FREITAS, C. (2009). Segmentação de imagens digitais: Uma revisão. Divis˜ao de Processamento de Imagens-Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), S˜ao Paulo.
Sebe, N., Cohen, I., Garg, A., and Huang, T. S. (2005). Machine Learning in Computer Vision, volume 29. Springer Science Business Media.
Selhorst, S. (2014). Utilização da vis˜ao computacional e detecção de características para auxiliar na navegação de pessoas com deficiência visual em ambientes internos.
Zhang, X., Yang, Y., Liu, Z., and Zhang, J. (2013). An improved sensor framework of mono-cam based laser rangefinder. Sensors and Actuators A: Physical, 201:114–126.
Publicado
14/12/2019
Como Citar
ROCHA, Walber; JESUS, Samuel; BITTENCOURT, João.
Sistema de medição de distância baseado em visão computacional utilizando laser de linha. In: ESCOLA REGIONAL DE COMPUTAÇÃO BAHIA, ALAGOAS E SERGIPE (ERBASE) , 2019, Ilhéus.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2019
.
p. 362-371.
