Object recognition for a service robot

Abstract

A contínua evolução da tecnologia e o crescimento no desenvolvimento de aplicações robóticas tornou possível a criação de robôs autónomos que consigam assistir ou até mesmo substituir os humanos em tarefas diárias e trabalhos monótomos. Atualmente, com o envelhecimento da população humana, é esperado que os robôs de serviço venham a ser cada vez mais utilizados para assistência de pessoas idosas ou com deficiência. Para isso, um robô de serviços tem que ser capaz de evitar obstáculos enquanto se movimenta em ambientes conhecidos ou desconhecidos, ser capaz de detetar e manipular objetos e perceber comandos dados pelos humanos. O objetivo desta dissertação é o desenvolvimento de um sistema de visão, capaz de detetar e identificar objetos, para o robô CAMBADA@Home. O sistema de visão proposto implementa dois métodos para deteção de objetos, sendo o primeiro baseado em histogramas de cor e o segundo método usando algoritmos de deteção e descrição de pontos de interesse (algoritmos SIFT e SURF). O sistema usa informação de profundidade e de cor, sendo a informação 3D usada para detectar objetos que estejam pousados sobre superfícies planas. Os resultados experimentais obtidos com o robô CAMBADA@Home são apresentados e discutidos, com o objetivo de avaliar a robustez do sistema proposto.

The continuous evolution of technology and the fast development of robotic applications has made possible to create autonomous robots that can assist or even replace humans in daily routines and monotonous jobs. Nowadays, with the aging of the world population, it is expected that service robots can be explored to assist elderly or disable people. For this, a service robot has to be capable of avoiding obstacles while navigating in known and unknown environments, recognizing and manipulating objects and understanding commands from humans. The objective of this dissertation is the development of a vision system, capable to detect and recognize household objects, for the service robot CAMBADA@Home. The proposed approach implements two methods for object detection, the first one based on color histograms and the second method using feature detection algorithms (SIFT and SURF algorithms). It uses depth and color information, where the 3D data is used to detect the objects that are found on horizontal planes. Experimental results obtained with the CAMBADA@Home robot are presented and discussed, in order to evaluate the robustness of the proposed system.