Propuesta Detección Obstaculos

SISTEMA DE DETECCIÓN DE OBSTÁCULOS BASADO EN UN

SISTEMA DE VISIÓN ESTÉREO

Propuesta de trabajo de investigación para obtener el grado de Maestría en ingeniería, con énfasis en ingeniería de sistemas.

Directora :

Patricia Trujillo, PhD.

Cali

Julio de 2007

Universidad del Valle

1. INTRODUCCIÓN 3

1.1. Definición del problema. 5

1.2. Objetivos. 6

1.2.1. Objetivo general 6

1.2.2. Objetivos específicos 6

2. Marco teórico 7

2.1. Geometría de cámaras. 7

2.1.1. Conceptos básicos. 7

2.1.1.1. Transformaciones en 2D. 9

2.1.1.1.1. Espacio Afín. 10

2.1.1.1.2. Coordenadas Homogéneas. 11

2.1.2. Modelo Pinhole 11

2.1.3. Perspectivas para un modelo de cámara única. 12

2.2. Correspondencia 17

2.2.1. Pasos para el proceso de detección de correspondencia. 18

2.2.1.1. Calibración de cámaras 18

2.2.1.2. Rectificación de la imagen 18

2.2.1.3. Determinar correspondencia entre puntos. 19

2.2.1.3.1. Restricciones de correspondencia. 19

2.2.1.3.2. Problemas en la detección de correspondencia. 20

2.2.1.3.3. Técnicas de estimación de correspondencia: 20

3. Estado del arte 21

3.1. Propuestas de detección de obstáculos 21

3.2. Navegación 22

3.2.1. Navegación Indoor. 22

3.2.1.1. Navegación basada en mapas 23

3.2.1.2. Navegación sin mapas. 23

3.2.2. Navegación Outdoor 24

3.3. Correspondencia 24

3.1.1. Algoritmo de Marr y Poggio (1979) 24

3.1.2. Aproximación de Ohta y Kanade de programación dinámica (1985). 24

3.4. Proyectos 25

4. Diseño Metodológico. 26

5. Resultados esperados. 29

6. Cronograma 29

7. Bibliografia 30

INTRODUCCIÓN

La navegación de un vehículo autónomo o auto-tripulado se realiza mediante el uso de sensores que captan información del entorno en el que se encuentra el vehículo, los cuales brindan datos sobre su ubicación y de la existencia de objetos a su alrededor. Con base en esta información se toman decisiones sobre la ruta de desplazamiento que se debe tomar. Los tipos de sensores pueden ser cámaras de video, equipos de sonar, sistemas de escaneo con láser etc.

Los sistemas de navegación de vehículos auto-tripulados deben realizar tareas de detección de obstáculos a fin de evitar colisiones. La detección de obstáculos por medio un sistema de visión estéreo implica reconstruir la tercera dimensión o distancia a la que se encuentra el obstáculo, a partir de un conjunto de imágenes que contienen información en dos dimensiones. Este tipo de problemas se conocen como problemas inversos. En los problemas inversos hace falta información para encontrar la solución lo cual los convierte en problemas mal planteados. Los problemas mal planteados se caracterizan fundamentalmente por ser sensibles a perturbaciones, es decir pequeños cambios en los datos generan cambios significativos en la solución.

Se han propuesto diferentes modelos para la estimación de la tercera dimensión, sin embargo aun, en la actualidad, se continúa investigando en este problema debido a su complejidad.

Para la obtención de la tercera dimensión, se deben seleccionar puntos correspondientes en un par de imágenes estéreo y por medio de ellos realizar los cálculos de corrimiento entre estos y así determinar profundidades (tercera dimensión). Podríamos decir que dado un punto en el mundo real los puntos correspondientes son las proyecciones de dicho punto en la imagen.

La correcta selección de puntos correspondiente es objeto de investigación, ya que no es un problema sencillo debido a muchas razones entre las cuales se pueden destacar:

Un punto en la imagen izquierda, no aparece en la imagen derecha por razones de superposición de objetos. (Oclusión)

El ruido presente en las imágenes puede dar lugar a detección incorrecta de puntos correspondientes.

Por similitud de características entre dos puntos, seleccionar puntos correspondientes de forma incorrecta. (apertura)

Se debe tener en cuenta el proceso de ubicación de las cámaras y definir los parámetros de estas para la realización de los cálculos necesarios en el proceso de reconstrucción de la tercera dimensión.

Algunas propuestas presentadas tienden a ser computacionalmente costosas por lo cuales en entornos de tiempo real no son muy eficientes.

Algunas de las aplicaciones en las cuales se hace uso del desarrollo de visión estéreo por medio de cámaras se pueden resaltar los vehículos auto tripulados, robótica, aplicaciones militares como guía de misiles, uso en sondas espaciales como el explorador enviado por la NASA a Marte, etc.

A la actualidad existen diferentes propuestas sobre el proceso de detección de obstáculos con visión estéreo. Dichas investigaciones se enfocan en áreas particulares como calibración de cámaras, auto calibración, selección de puntos correspondientes y algoritmos de decisión para dar movimiento autónomo a vehículos.

Cada una de estas propuestas hace uso de técnicas como programación dinámica, redes neuronales entre otras y en las cuales se siguen trabajando para reducir la probabilidad de falsas detecciones, eliminar los efectos del ruido en las imágenes, etc.

Las áreas de aplicación en visión estéreo que se pueden resaltar son las siguientes:

Industria del automóvil

Vehículos autónomos: Por medio de un sistema de visión estéreo, se realiza detección de obstáculos para indicar a un sistema de decisión sobre la ruta a seguir. Este tipo de vehículos carecen de una persona que los conduzcan.

Se puede ver en robots de limpieza, de búsqueda en almacenes, sistemas exploradores enviados a Marte com9o la sonda espacial enviada por la NASA.

Sistemas de ayuda en conducción: Sistemas que ayudan a los conductores a realizar la tarea de conducción de un vehículo, tal como detección carros o transeúntes cercanos que representen peligro de colisión.

Sector de construcción

Sistemas de mapeado y reconstrucción: Mediante un agente móvil, se reconstruye un mapa en 3D de un escenario para poder generar paseos virtuales en inmuebles, detección de fallas en construcción etc.

Servicios

Ayuda a discapacitados: Para personas con ausencia de la vista, sistemas de visión estéreo sirven de apoyo para aportar información del entorno en que dichas personas se movilizan.

Actualmente en Colombia, las investigaciones y desarrollo realizados por parte de la industria en visión artificial no han sido muchos, presentándose la mayoría de los esfuerzos en las universidades por parte de sus grupos de investigación.

Entre algunos de los grupos que se pueden resaltar están:

Visión Artificial e Imágenes Diagnosticas: Grupo de investigación de universidad tecnológica de Pereira los cuales poseen como una de sus líneas de investigación “Aplicaciones de múltiples cámaras y visión estereoscópica”. En la actualidad no se encuentra una publicación de los desarrollos realizados en dicha línea de investigación.

URL del grupo: http://www.utp.edu.co/investigacion/integrantesHTML.php?tipo=grupo&cod=145

G.T.A en Percepción y Control Inteligente: Grupo de investigación de la Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales el cual posee como área de investigación los Pilotos Automáticos para Vehículos Guiado por Visión Artificial.

URL del Grupo: http://pci.unalmzl.edu.co/

GRUPOS DE INVESTIGACIÓN / Visión Artificial: Grupo de investigación de la Universidad de Envigado el cual entre sus objetivos específicos esta el análisis de metodologías y técnicas de programación en visión artificial.

Dentro de sus proyectos desarrollados se destaca “Telemetría de corta distancia basada en técnicas estereoscópicas.”

URL del Grupo: http://www.iue.edu.co/sec/inv/grupysem/vartificial.php

GRUPO DE INVESTIGACIÓN P.S.I: Grupo de investigación de la universidad del Valle en sistemas de percepción y sistemas inteligentes.

Dentro de sus trabajos realizados en sistemas de visión y detección de obstáculos se destaca la tesis de grado “Vehículo autónomo controlado por visión” el cual consiste de un vehículo capaz de detectar obstáculos cercanos

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