Sistema de visão estéreo para identificação de obstáculos

• Type: Thesis
• Date: 2017-07-13

Authors

José Luís Dias Espassandim (Author) FEUP

Thesis

Sistema de visão estéreo para identificação de obstáculos

Master's Degree

Dissertation

Scientific classification

FOS: Engineering and technology > Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering

Associated Institutions

FEUP - Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto

Other information

DOI: 10.34626/4vt7-hq48

Resumo (PT): Nos tempos que correm, os grandes fabricantes automóveis e outras grandes empresas como a Google estão a trabalhar no sentido de colocar em circulação veículos autónomos nas ruas de todo o mundo. Para isto, o veículo autónomo tem de ter a capacidade para se deslocar tendo em conta os utilizadores da rodovia e respeitando as regras de circulação. Para além disso, é necessário ter em atenção o aparecimento inesperado de obstáculos, peões, alterações de contexto e/ou condições de aderência ao piso. Por isso, de forma a cumprir os objetivos deste projeto, foram usados dois métodos de correspondência estéreo, de forma a calcular mapas de disparidades diferentes, percebendo qual a melhor alternativa. Foram usados dois algoritmos de correspondência, um local (por blocos) e um semi-global. Após a obtenção do mapa, analisou-se os histogramas verticais e horizontais do mapa de disparidades. Nestes histogramas, são detetadas as linhas dos mesmos através da transformada de Hough, conseguindo-se extrair a posição e as dimensões do obstáculo.

Abstract (EN): Nowadays, the most influential automotive industries and other big companies such as Google have been putting efforts in order to launch autonomous vehicles into our streets. In order to that safely, a autonomous vehicle has to be capable to move from point A to point B paying attention to every pedestrian and vehicle, baring in mind that road rules must be obeyed. Moreover, obstacles may appear unexpectedly or road adhesion could be altered. Therefore, in order to fulfill the main purpose of this project, two stereo matching methods were addressed so the two of them could be compared. The first algorithm was a local block matching and the second one was a semi-global matching. After the disparity map calculation, two histograms from the map were calculated: a vertical and horizontal histogram. With these histograms obstacles positioning and dimensions could be extracted.

Language: Portuguese

No. of pages: 116