Trabalho de Conclusão de Curso
Implementação de algoritmo de visão computacional para comunicação entre membros de um enxame de robôs
Implementation of computational vision algorithm for communication between members of swarm robots
Registro en:
ALMEIDA, André Fernandes de. Implementação de algoritmo de visão computacional para comunicação entre membros de um enxame de robôs. 2018. 43 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Mecatrônica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2018.
Autor
Almeida, André Fernandes de
Institución
Resumen
Systems with multiple robots, also called swarm robots, are growing and getting more importance in research. Due to the large number of applications, the drones are leading this growth, being used for exploitation of environments, filming and deliveries. An essential requirement for multi-robot systems behave properly is the communication. As the conventional way of communication can be under various kind of failures, emerges as an alternative the communication using computer vision. Thus, inspired on bees visual's communication, the present work aims to identify objects of interest in the drone's field of vision and analyzes its movement, in order to recognize what information that object is sending. Hence, were implemented the Lucas-Kanade's algorithms and Harris's corners detection, with the purpose of segmentation of these objects of interest. At last, template matching techniques were used to identify expected models, acquiring satisfactory results on information's recognition transmitted visually, which achieved the level of 75% of success. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) Sistemas com múltiplos robôs, também chamados de enxame de robôs, estão ganhando cada vez mais espaço em pesquisas. Devido ao grande número de aplicações, os drones lideram esse crescimento, sendo utilizados para exploração de ambientes, filmagens e entregas. Um requisito vital para que sistemas de múltiplos robôs funcione de forma adequada é a comunicação. Como os meios de comunicação convencionais estão sujeitos aos mais variados tipos de falhas, surge, como alternativa, a comunicação utilizando a visão computacional. Desse modo, inspirados pela forma de comunicação visual das abelhas, o presente trabalho tem por objetivo identificar objetos de interesse no campo de visão do drone e analisar sua movimentação a fim de reconhecer qual informação tal objeto está transmitindo. Assim, foram implementados os algoritmos de Lucas-Kanade e de detecção de cantos de Harris, para a segmentação desses objetos de interesse. Por fim, técnicas de template matching foram utilizadas para identificação de modelos esperados, no qual se obteve resultados satisfatórios no reconhecimento da informação transmitida de forma visual, atingindo o índice de 75% de acerto.