Novas abordagens para segmentação de nuvens de pontos aplicadas à robótica autônoma e reconstrução 3D

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dc.contributor.advisor-co1Vinhal, Cassio Dener Noronha
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9791117638583664por
dc.contributor.advisor1Cruz Junior, Gelson da
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4370555454162131por
dc.contributor.referee1Cruz Junior, Gelson da
dc.contributor.referee2Bastos Filho, Carmelo Jose Albanez
dc.contributor.referee3Brito, Leonardo da Cunha
dc.contributor.referee4Vinhal, Cassio Dener Noronha
dc.creatorSantos, Gilberto Antônio Marcon dos
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5912234548754403por
dc.date.accessioned2016-08-18T11:12:10Z
dc.date.issued2016-08-12
dc.description.abstractDepth sensing methods yield point clouds that represent neighboring surfaces. Interpreting and extracting information from point clouds is an established field, full of yet unsolved challenges. Classic image processing algorithms are not applicable or must be adapted because the organized structure of 2D images is not available. This work presents three contribution to the field of point cloud processing and segmentation. These contributions are the results of investigations carried out at the Laboratory for Education and Innovation in Automation – LEIA, aiming to advance the knowledges related to applying spacial sensing to autonomous robotics. The first contribution consists of a new algorithm, based on evolutionary methods, for extracting planes from point clouds. Based on the method proposed by Bazargani, Mateus e Loja (2015), this contribution consists of adopting evolutionary strategies in place of genetic algorithms making the process less sensitive to user-defined parameters. The second contribution is a method for segmenting ground and obstacles from point clouds for autonomous navigation, that utilizes the proposed plane extraction algorithm. The use of a quadtree for adaptive area segmentation allows for classifying points with high accuracy efficiently and with a time performance compatible with low cost embedded devices. The third contribution is a variant of the proposed segmentation method that is more noise tolerant and robust by incorporating a neural classifier. The use of a neural classifier in place of simple thresholding makes the process less sensitive to point cloud noise and faults, making it specially interesting for processing point clouds obtained from real time stereo reconstruction methods. A through sensitivity, accuracy, and efficiency analysis is presented for each algorithm. The dihedral angle metric (angle between the detected plane and the reference polygons that share at least one point) proposed by Bazargani, Mateus e Loja (2015) is used to quantify the plane detection method accuracy. The ratio between the correctly classified points and the total number of points is utilized as an accuracy metric for the ground segmentation methods. Additionally, computing costs and execution times are considered and compared to the main state-of-the-art methods.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-08-18T11:09:56Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Gilberto Antônio Marcon dos Santos - 2016.pdf: 15378242 bytes, checksum: d10f5df08686b55ad63c406e648a2b8e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
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dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2016-08-18T11:12:10Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Gilberto Antônio Marcon dos Santos - 2016.pdf: 15378242 bytes, checksum: d10f5df08686b55ad63c406e648a2b8e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-08-12eng
dc.description.resumoMétodos de sensoriamento de profundidade produzem nuvens de pontos que representam as superfícies vizinhas. Interpretar e extrair informações de nuvens de pontos é um campo estabelecido e repleto de desafios ainda não superados. Algoritmos de processamento de imagens clássicos não se aplicam ou têm de ser adaptados porque a estrutura organizada que se poderia supor em imagens bidimensionais não se faz presente. Este trabalho apresenta três contribuições ao campo de processamento e segmentação de nuvens de pontos. Tais contribuições são resultados da investigação realizada no Laboratório para Educação e Inovação em Automação – LEIA, com o fim de avançar os conhecimentos relacionados a aplicações de sensoriamento espacial para robótica autônoma. A primeira contribuição consiste de um novo algoritmo para extração de planos de nuvens de pontos, que se baseia em métodos evolutivos. Partindo do método proposto por Bazargani, Mateus e Loja (2015), esta contribuição consiste em utilizar estratégias evolucionárias no lugar de algoritmos genéticos, de forma a tornar o processo menos sensível aos parâmetros definidos pelo usuário. A segunda contribuição é um método para segmentação de piso e obstáculos em nuvens de pontos para navegação autônoma, que utiliza o algoritmo de extração de planos proposto. O uso de uma árvore quaternária para segmentação adaptativa de área permite classificar os pontos com elevada taxa de acerto de forma eficiente e com desempenho compatível com dispositivos embarcados de baixo custo. A terceira contribuição é uma variação do método de segmentação proposto que se faz mais robusta e tolerante a ruído através da agregação de um classificador neural. O uso do classificador neural no lugar da limiarização simples torna o processo menos sensível a ruídos e falhas nas nuvens de pontos, o tornando especialmente interessante para o processamento de nuvens de pontos obtidas por métodos de reconstrução estéreo de tempo real. Uma completa análise de sensibilidade, acurácia e eficiência é apresentada para cada algoritmo. A métrica de ângulo diedral (ângulo entre os planos detectados e os polígonos de referência que compartilham ao menos um ponto em comum) proposta por Bazargani, Mateus e Loja (2015) é utilizada para quantificar a acurácia do método de detecção de planos. A razão entre os pontos corretamente classificados e o número total de pontos é utilizada como métrica de acurácia para os métodos de segmentação de piso. Também são considerados os custos computacionais e o tempo de execução, comparados aos principais métodos estado-da-arte.por
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.identifier.citationMARCON S., G. A. Novas abordagens para segmentação de nuvens de pontos aplicadas à robótica autônoma e reconstrução 3D. 2016. 112 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e da Computação) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2016.por
dc.identifier.urihttp://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/5953
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Goiáspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentEscola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação - EMC (RG)por
dc.publisher.initialsUFGpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e da Computação (EMC)por
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectSegmentação de nuvens de pontospor
dc.subjectExtração de pisopor
dc.subjectConsenso de amostragempor
dc.subjectEstratégias evolucionáriaspor
dc.subjectRedes neurais artificiaispor
dc.subjectPoint clouds segmentationeng
dc.subjectGround extractioneng
dc.subjectSample consensuseng
dc.subjectEvolutionary strategieseng
dc.subjectArtificial neural networkseng
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.titleNovas abordagens para segmentação de nuvens de pontos aplicadas à robótica autônoma e reconstrução 3Dpor
dc.title.alternativeNew approaches for segmenting point clouds applied to autonomous robotics and 3D reconstructioneng
dc.typeDissertaçãopor

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