Perceção 3D utilizando uma câmara estéreo

Abstract

Este trabalho consiste na obtenção e processamento de dados tridimensionais provenientes de um sensor estéreo, com o objetivo principal de desenvolver um mecanismo de perceção para sistemas de apoio à condução. O processo é iniciado com a calibração das câmaras do sensor a fim de obter dados com a melhor qualidade possível, para facilitar o posterior processamento, cuja etapa inicial é baseada na filtragem da nuvem de pontos para remoção de ruído e redução da quantidade de dados. A etapa seguinte consiste na determinação do conjunto de pontos que representam o plano do chão na nuvem de pontos, para que seja possível estimar a área navegável do veículo e consequentemente o conjunto de obstáculos que se encontram nessa área. A finalidade é proceder à segmentação dos diversos obstáculos relativamente ao plano do chão e dentro da zona navegável de duas formas distintas: a primeira abordagem consiste na aplicação do algoritmo de segmentação euclidiana à nuvem de pontos do sensor estéreo, e a segunda consiste na implementação de um algoritmo de crescimento de regiões para aplicação aos dados bidimensionais segmentados provenientes de sistemas de perceção laser 2D. Os métodos desenvolvidos são testados em condições reais e são analisadas situações de falha, vantagens e desvantagens da aplicação de um método relativamente ao outro.

This work covers the achievement and processing of three-dimensional data from a stereo sensor, with the main objective to develop a perception mechanism to support driver assistance systems. The process begins with camera calibration, to obtain the point cloud of best possible quality to favour the further processing, whose initial step is based on filtering the point cloud to reduce noise and down sample the data. The next step is the determination of the set of points that represent the ground in the point cloud, so it is possible to estimate the navigable area of the vehicle and consequently the number of obstacles and location within that area. The purpose is to do the clustering of the various obstacles within the navigable area relatively to the ground plane which was done using two different methods: the first approach involves the application of Euclidean cluster segmentation on stereo point cloud, and the second consists of the implementation of a region growing algorithm applied on two-dimensional segmented data from laser scans. The methods performed are tested under real conditions and failure situations, advantages and drawbacks of their applications are analysed and compared.