Aplicação 3D-PIV para Veículos Autônomos utilizando Visão Monocular

O presente trabalho é apresentado no contexto de veículos autônomos, em especial explora
aspectos da área de visão computacional. A proposta da pesquisa focaliza-se na detecção e
rastreamento de objetos móveis. O método proposto permite obter as seguintes informações:
velocidade relativa e taxa de aproximação. O modelo de desenvolvimento e os resultados deste
algoritmo foram gerados em simulação no Matlab. O programa tem como entrada imagens. Em
seguida, a detecção de um objeto de interesse é realizada. Após a detecção, o rastreamento
deste objeto é realizado através de uma busca em camadas nas imagens subsequentes. O
algoritmo é baseado em uma busca bidimensional (2D), uma vez que os objetos podem se
mover lateralmente. Também, em uma busca tridimensional (3D), tendo em vista que podem se
aproximar ou se afastar longitudinalmente. A busca em 2D é realizada a partir de uma subrotina
que foi proposta utilizando-se o método de Correlação de Pearson, o que permite estimar a
localização do objeto desejado. Para isso, divide-se a imagem em subimagens, que são
comparadas através deste método. Um valor elevado de correlação (que pode variar entre 0 e 1)
identifica a localização do objeto (subimagem). Em 3D é realizado uma busca em profundidade
a partir de uma varredura em camadas. Neste caso, o interesse é pela proporção do objeto na
imagem entre os diferentes quadros analisados. O programa cessa a busca pelo objeto se o CP
for menor que 0.85, gerando assim uma condição de parada. As saídas desse algoritmo são as
velocidades relativas em ambas dimensões, 2D e 3D, ressaltando que nessa última ainda é
gerado uma taxa que descreve a aproximação ou afastamento do objeto. Essa pesquisa visa
contribuir significativamente para a área e, para tanto, seu suporte é dado pelas seguintes
instituições: Laboratório de Mobilidade Terrestre (LMT), Universidade Federal de Lavras (UFLA)
e FAPEMIG. Agradecimentos à FAPEMIG.