An approach to autonomous navigation of a mobile platform using a stereoscopic vision
Abstract
An artificial vision tries to capture relevant information from environment using cameras as sensors of certain characteristics (shapes, colors, textures, etc.) for a proper functioning of some mechanisms. In order to get an identical image to real environment, it is required to generate stereoscopic images that allow us to get the depth and thus a 3D representation. This paper shows an artificial stereoscopic vision system incorporated to a mobile robot to recognize and follow the center of a path. Such a system handles the capture, processing and characterization of images using offline procedures such to standardize cameras and online methods for a disparity mapping generation, application of the Canny edge detector and the Hough transform, using the OpenCV libraries in Win32 Console project in C++. It`s important to mention that algorithms developed in this work are fundamentally for structured environments. Environments can classified as follows: structured, non-structured and semi-structured.
Downloads
Languages:
esReferences
Jiménez Robayo C.E., (2008). Diseño y construcción de un robot Scara con un sistema de visión de máquina, que pueda ser utilizado como herramienta didáctica en asignaturas de robótica y control. Trabajo de Grado (Ingeniero en Mecatrónica). Facultad de ingeniería, Universidad Militar Nueva Granada. Bogotá.
Martínez Mejía D.A., (2005). Interceptor de trayectorias basado en visión artificial. Trabajo de Grado (Ingeniero Electrónico). Facultad de Ingeniería, Pontificia Universidad Javeriana. Bogotá. 103 p.
Aviña Cervantes J.G., (2005). Navigation visuelle d’un robot mobile dans un environnement d’extérieur semi-structuré. Toulouse, Ph.D. Thèse, L’Institut National Polytechnique de Toulouse. 202 p.
Aviña Cervantes J.G.; Deby M.; Hernández Marín A., (2003). Lane extraction and tracking for robot navigation in agricultural applications. In: Proceedings of ICAR 2003: The 11th International Conference on Advanced Robotics. Coimbra, Portugal.
Verrastro C. y Barneda R., (2006). Aplicación de técnicas de robótica e inteligencia artificial sobre un robot móvil utilizando el entorno de programación visual studio.net Módulo 3: Desarrollo de algoritmo de detección de líneas mediante visión artificial y control de trayectoria. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional. Grupo de Inteligencia Artificial y Robótica. Buenos Aires.
Automática e Informática Industrial de la Universidad Politécnica de Madrid Departamento de Electrónica. Apuntes visión artificial.
Guerrero Hernández J.M., Pajares Martinsanz G., y Guijarro Mata-García M., Técnicas de procesamiento de imágenes estereoscópicas. Departamento de Ingeniería de Software e Inteligencia Artificial. Universidad Complutense de Madrid.
Universidad Politécnica de Madrid. Prácticas de robótica y visión artificial.
Tarlea Jiménez J., (2009). Sistema de posicionamiento de objetos mediante visión estéreo embarcable en vehículos inteligentes. Trabajo de Grado (Ingeniero en Telecomunicaciones). Facultad de Ingeniería. Universidad de Alcalá, España, 104p.
Bradsky G., and Kaehler A., (2008). Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV library.
Davies E.R., (2012). Computer and Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities.
| Article metrics | |
|---|---|
| Abstract views | |
| Galley vies | |
| PDF Views | |
| HTML views | |
| Other views | |
