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Título: DESENVOLVIMENTO E VALIDAÇÃO DE SENSOR LIDAR VIRTUAL
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): GUILHERME FERREIRA GUSMAO

Colaborador(es):  CARLOS ROBERTO HALL BARBOSA - Orientador
ALBERTO BARBOSA RAPOSO - Coorientador
Número do Conteúdo: 48781
Catalogação:  25/06/2020 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48781@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=48781@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.48781

Resumo:
As tecnologias de imageamento em três dimensões (3D) vêm tendo seu uso cada vez mais disseminado no meio acadêmico e no setor industrial, especialmente na forma de nuvens de pontos, uma representação matemática da geometria e superfície de um objeto ou área. No entanto, a obtenção desses dados pode ainda ser cara e demorada, reduzindo a eficiência de muitos procedimentos que são dependentes de um grande conjunto de nuvens de pontos, como a geração de datasets para treinamento de aprendizagem de máquina, cálculo de dossel florestal e inspeção submarina. Uma solução atualmente em voga é a criação de simuladores computacionais de sistemas de imageamento, realizando o escaneamento virtual de um cenário feito a partir de arquivos de objetos 3D. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um simulador de sistema LiDAR (light detection and ranging) baseado em algoritmos de rastreamento de raio com paralelismo (GPU raytracing), com o sensor virtual modelado por parâmetros metrológicos e calibrado por meio de comparação com um sensor real, juntamente com um gerador flexível de cenários virtuais. A combinação destas ferramentas no simulador resultou em uma geração robusta de nuvens de pontos sintéticas em cenários diversos, possibilitando a criação de datasets para uso em testes de conceitos, combinação de dados reais e virtuais, entre outras aplicações.

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