Exploração da Point Cloud Library Aplicada à Percepção em Sistemas Autónomos

179 Pages·2012·31.86 MB·Portuguese

Hugo Filipe de Oliveira Gomes da Fonseca Queirós
LicenciadoemEngenhariaElectrotécnicaedeComputadores
Exploração da Point Cloud
Library Aplicada à Percepção
em Sistemas Autónomos
DissertaçãoparaobtençãodoGraudeMestreem
EngenhariaElectrotécnicaedeComputadores
ÁreadeEspecializaçãodeSistemasAutónomos
Orientador: Eduardo Alexandre Pereira da Silva, Prof. Doutor, Instituto
SuperiordeEngenhariadoPorto
Co-orientador: José Miguel Soares de Almeida, Prof., Instituto Superior de
EngenhariadoPorto
Novembro, 2012
InstitutoSuperiordeEngenhariadoPorto

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Exploração da Point Cloud Library Aplicada à Percepção em Sis-
temas Autónomos
Copyright(cid:13)c HugoFilipedeOliveiraGomesdaFonsecaQueirós,InstitutoSuperior
deEngenhariadoPorto,InstitutoPolitécnicodoPorto
O Instituto Superior de Engenharia do Porto e o Instituto Politécnico do Porto têm
odireito,perpétuoesemlimitesgeográficos,dearquivarepublicarestadissertação
através de exemplares impressos reproduzidos em papel ou de forma digital, ou
por qualquer outro meio conhecido ou que venha a ser inventado, e de a divulgar
através de repositórios científicos e de admitir a sua cópia e distribuição com objec-
tivos educacionais ou de investigação, não comerciais, desde que seja dado crédito
aoautoreeditor.
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“You,thepeople,havethepower,thepowertocreate
machines,thepowertocreatehappiness! You,thepeople,
havethepowertomakethislifefreeandbeautiful,tomake
thislifeawonderfuladventure.”
SirCharlesChaplin(TheGreatDictator)
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Agradecimentos
Em primeiro lugar gostaria de prestar o meu profundo agradecimento aos meus
paiseirmão,quesempremeapoiaramnestaatribuladaviagem.
Emsegundolugar,gostariadeagradeceràminhasegundafamília,Amélia,Elis-
abete, Zé, Lena, Rui e à minha afilhada Joana pela compreensão da minha ausência
eapoioprestadoaolongodaminhavida.
Agradeço também o apoio incondicional prestado pelos meus padrinhos, José
FernandeseElisa,queestiverampresentessemprequefoinecessário.
GostariadeendereçarumespecialagradecimentoaomeucolegadecursoFilipe
Ferreira,pelaamizadeedisponibilidadeemouvir-meeajudar.
Pretendo também agradecer a todos os meus colegas do LSA, em especial à
Maria Costa, Pedro Gonçalves, João Teixeira, Paulo e Vando, pelos momentos de
boa disposição e companhia que proporcionaram ao longo de pouco mais de dois
anos,emnoitessemdormirefins-de-semanaatrabalhar.
Porúltimoagradeçoaomeuco-orientadorProf. JoséAlmeidaeorientadorProf.
Doutor Eduardo Silva e a todo conjunto de pessoas diariamente presentes no LSA
porproporcionaremumambienteemqueoconhecimentopodesemprechegarmais
longedoqueseriaespectável.
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Resumo
A navegação e a interpretação do meio envolvente por veículos autónomos em
ambientes não estruturados continua a ser um grande desafio na actualidade. Se-
bastian Thrun, descreve em [Thr02], que o problema do mapeamento em sistemas
robóticoséodaaquisiçãodeummodeloespacialdomeioenvolventedorobô.
Neste contexto, a integração de sistemas sensoriais em plataformas robóticas,
que permitam a construção de mapas do mundo que as rodeia é de extrema impor-
tância. A informação recolhida desses dados pode ser interpretada, tendo aplicabi-
lidadeemtarefasdelocalização,navegaçãoemanipulaçãodeobjectos.
Até à bem pouco tempo, a generalidade dos sistemas robóticos que realizavam
tarefas de mapeamento ou Simultaneous Localization And Mapping (SLAM), utiliza-
vam dispositivos do tipo laser rangefinders e câmaras stereo. Estes equipamentos,
para além de serem dispendiosos, fornecem apenas informação bidimensional, re-
colhidasatravésdecortestransversais2D,nocasodosrangefinders.
O paradigma deste tipo de tecnologia mudou consideravelmente, com o lança-
mento no mercado de câmaras RGB-D, como a desenvolvida pela PrimeSenseTM1 e
o subsequente lançamento da Kinect2, pela Microsoft(cid:13)R para a Xbox 360 no final de
2010. A qualidade do sensor de profundidade, dada a natureza de baixo custo e a
suacapacidadedeaquisiçãodedadosemtemporeal,éincontornável,fazendocom
que o sensor se tornasse instantaneamente popular entre pesquisadores e entusias-
tas.
Este avanço tecnológico deu origem a várias ferramentas de desenvolvimento e
interacçãohumanacomestetipodesensor,comoporexemploaPointCloudLibrary3
[RC11] (PCL). Esta ferramenta tem como objectivo fornecer suporte para todos os
1PrimeSense-www.primesense.com/en/solutions/solsensor
2Kinect-www.xbox.com/en-US/kinect
3PCL-www.pointclouds.org
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blocos de construção comuns que uma aplicação 3D necessita, dando especial ên-
fase ao processamento de nuvens de pontos de n dimensões adquiridas a partir de
câmarasRGB-D,bemcomoscannerslaser,câmarasTime-of-Flightoucâmarasstereo.
Neste contexto, é realizada nesta dissertação, a avaliação e comparação de al-
guns dos módulos e métodos constituintes da biblioteca PCL, para a resolução de
problemas inerentes à construção e interpretação de mapas, em ambientes indoor
nãoestruturados,utilizandoosdadosprovenientesdaKinect.
Apartirdestaavaliação,épropostaumaarquitecturadesistemaquesistematiza
o registo de nuvens de pontos, correspondentes a vistas parciais do mundo, num
modeloglobalconsistente.
Os resultados da avaliação realizada à biblioteca PCL atestam a sua viabilidade,
para a resolução dos problemas propostos. Prova da sua viabilidade, são os resul-
tados práticos obtidos, da implementação da arquitectura de sistema proposta, que
apresentaresultadosdedesempenhointeressantes,comotambémboasperspectivas
de integração deste tipo de conceitos e tecnologia em plataformas robóticas desen-
volvidasnoâmbitodeprojectosdoLaboratóriodeSistemasAutónomos(LSA).
Palavras-chave: PointCloudLibrary,Kinect,mapeamento