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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: SLAM VISUAL EM AMBIENTES DINÂMICOS UTILIZANDO SEGMENTAÇÃO PANÓPTICA Autor: GABRIEL FISCHER ABATI
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
MARCO ANTONIO MEGGIOLARO - ORIENTADOR
JOAO CARLOS VIRGOLINO SOARES - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 63634
Catalogação: 10/08/2023 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
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=63634@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=63634@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.63634
Resumo:
Título: SLAM VISUAL EM AMBIENTES DINÂMICOS UTILIZANDO SEGMENTAÇÃO PANÓPTICA Autor: GABRIEL FISCHER ABATI
JOAO CARLOS VIRGOLINO SOARES - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 63634
Catalogação: 10/08/2023 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
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=63634@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=63634@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.63634
Resumo:
Robôs moveis se tornaram populares nos últimos anos devido a sua
capacidade de operar de forma autônoma e performar tarefas que são perigosas,
repetitivas ou tediosas para seres humanos. O robô necessita ter um mapa
de seus arredores e uma estimativa de sua localização dentro desse mapa
para alcançar navegação autônoma. O problema de Localização e Mapeamento
Simultâneos (SLAM) está relacionado com a determinação simultânea do mapa
e da localização usando medidas de sensores. SLAM visual diz respeito a
estimar a localização e o mapa de um robô móvel usando apenas informações
visuais capturadas por câmeras. O uso de câmeras para o sensoriamento
proporciona uma vantagem significativa, pois permite resolver tarefas de
visão computacional que fornecem informações de alto nível sobre a cena,
incluindo detecção, segmentação e reconhecimento de objetos. A maioria dos
sistemas de SLAM visuais não são robustos a ambientes dinâmicos. Os sistemas
que lidam com conteúdo dinâmico normalmente contem com métodos de
aprendizado profundo para detectar e filtrar objetos dinâmicos. Existem vários
sistemas de SLAM visual na literatura com alta acurácia e desempenho,
porem a maioria desses métodos não englobam objetos desconhecidos. Este
trabalho apresenta um novo sistema de SLAM visual robusto a ambientes
dinâmicos, mesmo na presença de objetos desconhecidos. Este método utiliza
segmentação panóptica para filtrar objetos dinâmicos de uma cena durante
o processo de estimação de estado. A metodologia proposta é baseada em
ORB-SLAM3, um sistema de SLAM estado-da-arte em ambientes estáticos.
A implementação foi testada usando dados reais e comparado com diversos
sistemas da literatura, incluindo DynaSLAM, DS-SLAM e SaD-SLAM. Além
disso, o sistema proposto supera os resultados do ORB-SLAM3 em um
conjunto de dados personalizado composto por ambientes dinâmicos e objetos
desconhecidos em movimento.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |