Odometria visual por fluxo óptico integrada a um sistema de localização multi-sensor aplicado a veículos de mineração
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Dissertação de mestrado
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Primeiro orientador
Membros da banca
Gustavo Pessin
Paulo Alfredo Frota Rezeck
Paulo Alfredo Frota Rezeck
Resumo
Esta dissertação apresenta um método de estimação de odometria para veículos em ambientes de mineração, nos quais sistemas de localização baseados em GNSS (Sistema Global de Navegação por Satélite ou Global Navigation Satellite System) podem apresentar falhas ou degradação do sinal. Visando mitigar essas falhas, o método proposto recorre à odometria visual a partir de uma câmera direcionada para o solo. As imagens capturadas são usadas para calcular o fluxo óptico, que descreve o movimento das informações visuais em uma sequência de imagens. Esse movimento é combinado com dados de uma IMU (Unidade de Medição Inercial ou Inertial Measurement Unit) para determinar o movimento da câmera (Odometria Visual-Inercial). O fluxo óptico é calculado pelo método de Gunnar Farnebäck com processamento em GPU para determinar o movimento da câmera de forma precisa e eficiente. Uma análise de quatro implementações de localização é realizada em simulação: (1) Odometria de Rodas, (2) Odometria Visual-Inercial, (3) fusão da Odometria de Rodas e IMU usando Filtro de Kalman Estendido (EKF), e (4) fusão usando EKF da Odometria Visual-Inercial, Odometria de Rodas e IMU. Os resultados obtidos em simulação ilustram que o sistema de localização multi-sensor proposto apresenta potencial para ser utilizado de forma efetiva para ajudar na localização de veículos de mineração em tarefas de campo.
Abstract
This work presents a method for estimating odometry for vehicles in mining environments, where GNSS-based localization systems may experience failures or signal degradation. To mitigate these faults, the proposed method uses visual odometry from a camera directed towards the ground. Captured images are used to calculate the optical flow, which describes the movement of visual information in a sequence of images. This movement is combined with data from an IMU to determine the camera’s movement (Visual-Inertial Odometry). The optical flow is calculated using Gunnar Farneback’s GPU processing method to compute the camera motion accurately and efficiently. An analysis of four localization implementations is conducted: (1) Wheel Odometry, (2) Visual-Inertial Odometry, (3) fusion of Wheel Odometry and IMU using Extended Kalman Filter (EKF), and (4) fusion using EKF of Visual-Inertial Odometry, Wheel Odometry, and IMU. Results obtained in the simulation illustrate that the proposed multi-sensor localization system can be effectively used to assist in the localization of mining vehicles in field tasks.
Assunto
Engenharia elétrica, Minas e mineração, Distâncias - Medição, Sistema de Posicionamento Global, Veículos a motor - Sistemas automáticos de localização
Palavras-chave
Odometria visual, Fluxo óptico, Fusão sensorial, Filtro de kalman estendido