Calibração de um anel de câmaras a bordo do ATLASCAR2

Abstract

Cada vez mais um sistema robótico inteligente recorre à visão artificial de forma a recolher informações do cenário em que se encontra. A capacidade de decisão nas suas ações está diretamente relacionada com a qualidade da recolha de dados do ambiente que rodeia o robô. Um veículo autónomo insere-se então nesta categoria de sistemas, uma vez que lhe é requerido que tome as decisões inerentes à condução. Devido à sua complexidade e a precisão requerida, por ser um sistema crítico, onde uma falha pode pôr em risco vidas humanas, torna-se necessário aumentar o número de sensores de percepção visual. De forma a que seja possível cruzar a informação de todas as câmaras é necessário que estas estejam calibradas extrinsecamente. Este modo de calibração passa pelo conhecimento da posição e orientação de todos os sensores de um sistema em relação aos restantes ou a um referencial global. Deste modo, o presente projeto visa instalar e realizar a calibração extrínseca de um anel de câmaras a toda a volta do ATLASCAR2 (projeto de um veículo autónomo desenvolvido pela Universidade de Aveiro). É realizado um processo semi automático, desde a recolha de dados, utilizando ROS, até à calibração extrínseca de todas as câmaras, simultaneamente, em relação a um referencial global, efetuando ainda a calibração intrínseca de cada sensor. O processo utiliza como auxílio um padrão de xadrez e consegue realizar a calibração mesmo quando o padrão de auxílio não é detetado por todas as câmaras ao mesmo tempo. Esta metodologia obteve resultados bastante positivos (erro médio final inferior a 1 píxel) e mostrou uma boa robustez em todas as situações em que foi testado. Este trabalho permite então obter uma calibração bastante precisa de sistemas robóticos em que é impossível a partilha de informação por todos os sensores constituintes.

More and more an intelligent robotic system uses artificial vision to collect information from the scenario in which it is located. The ability to decide on its actions is directly related to the quality of data collection from the environment surrounding the robot. An autonomous vehicle then falls into this category of systems, since it is required to make the decisions inherent to driving. Due to its complexity and the required precision, being a critical system, where a failure can put human lives at risk, it becomes necessary to increase the number of visual perception sensors. To be able to cross information from all the cameras, they must be calibrated extrinsically. This calibration model involves the knowledge of the position and orientation of all the sensors of a system relative to the others or a global reference. Thus, this project aims to install and perform the extrinsic calibration of a ring of chambers all around the ATLASCAR2 (design of an autonomous vehicle developed by the University of Aveiro). A semi-automatic process is performed, from data collection, using ROS, to the extrinsic calibration of all the cameras, simultaneously, relative to a global referential, also performing the intrinsic calibration of each sensor. The process uses a chess pattern as an aid and can perform the calibration even when the aid pattern is not detected by all the chambers at the same time. This methodology obtained very positive results (final average error under 1 pixel) and showed good robustness in all situations where it was tested. This work leads to a very precise calibration of robotic systems in which it is impossible to share information by all the constituent sensors.