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Authors
Abstract(s)
Neste trabalho, foi desenvolvido um algoritmo de processamento de imagem que permite obter a posição e orientação de uma embarcação autónoma (UnmannedSurface Vehicle ou USV) e um algoritmo para a controlar remotamente, permitindo que siga uma trajetória pré-definida de forma autónoma. Ambos os algoritmos executam em tempo real um modelo de embarcação (USV-enautica1) a operar em ambiente interior (piscina). O algoritmo de processamento de imagem incluiu a calibração de uma câmara com uma lente fish-eye, o cálculo de uma matriz de homografia para observar o campo de visão da câmara numa vista virtual e a deteção da embarcação através de 3 conjuntos de Light-Emitting Diodes (LED) colocados na embarcação. Foi ainda desenvolvido um algoritmo que utiliza uma Lookup Table (LUT) para melhorar o tempo de processamento do algoritmo de localização da embarcação alcançando uma complexidade O (1) independentemente do tamanho da imagem. Os resultados experimentais obtidos mostram que a utilização da LUT diminui o tempo de processamento permitindo alcançar um ritmo de imagens por segundo igual ao disponibilizado pela câmara (tempo real). São também apresentados os erros de posição e orientação obtidos ao longo da navegação de várias trajetórias pré-determinadas. Para testar o controlador, foi desenvolvido um simulador. Neste simulador, os resultados demonstram que um controlador PD permite que a embarcação estabilize sobre a trajetória e que a siga sem oscilações.
In this project, an image processing algorithm was developed to obtain the position and orientation of an autonomous vessel (Unmanned Surface Vehicle or USV) and a remote control algorithm, allowing the vessel to follow a pre-defined trajectory autonomously. Both algorithms execute in real time a vessel model (USV-enautica1) operating in an indoor environment (pool). The image processing algorithm includes the calibration of a fish-eye lens camera, the computation of an homography matrix to observe the camera’s field of view in a virtual view and the detection of the vessel by using 3 sets of Light-Emitting Diodes (LED) placed on the vessel. An algorithm which uses a Lookup Table (LUT) was also developed to improve the run time of the algorithm achieving O (1) complexity independently of the image size. The experimental results show the use of LUT decreases the run time allowing a rate of images per second equal to that provided by the camera (real-time). The position and orientation errors obtained while navigating several pre-defined trajectories are also presented. To test the controller, a simulator was developed. In this simulator, the results show that a PD controller allows the vessel to stabilize on the trajectory and follow it without oscillations.
In this project, an image processing algorithm was developed to obtain the position and orientation of an autonomous vessel (Unmanned Surface Vehicle or USV) and a remote control algorithm, allowing the vessel to follow a pre-defined trajectory autonomously. Both algorithms execute in real time a vessel model (USV-enautica1) operating in an indoor environment (pool). The image processing algorithm includes the calibration of a fish-eye lens camera, the computation of an homography matrix to observe the camera’s field of view in a virtual view and the detection of the vessel by using 3 sets of Light-Emitting Diodes (LED) placed on the vessel. An algorithm which uses a Lookup Table (LUT) was also developed to improve the run time of the algorithm achieving O (1) complexity independently of the image size. The experimental results show the use of LUT decreases the run time allowing a rate of images per second equal to that provided by the camera (real-time). The position and orientation errors obtained while navigating several pre-defined trajectories are also presented. To test the controller, a simulator was developed. In this simulator, the results show that a PD controller allows the vessel to stabilize on the trajectory and follow it without oscillations.
Description
Trabalho final de Mestrado para obtenção de grau de Mestre em Engenharia Informática e Multimédia.
Keywords
Lookup Table GPS interior Calibração de câmara Homgrafia Deteção de caraterísticas Rastreio em tempo real Estimãço de pose de USV Controlo Lookup table Indoor GPS Camara calibration Homography Feature detection Real time tracking USV pose estimation Control
Citation
VIEIRA, Fábio Domingues - Navegação autónoma assistida por visão. Lisboa: Instituto Superior de Engenharia de Lisboa, 2022. Dissertação de Mestrado