Mapas de Disparidade em Tempo Real: Aplicação para Veículos Inteligentes

Devido aos avanços tecnológicos alcançados nos últimos anos e ao fácil acesso à tecnologia por
custos acessíveis, a navegação autônoma a partir de câmeras monoculares tornou-se alvo de
vários estudos e aplicações não só pelo baixo custo atrelado, mas também pelo potencial de
inovação e aplicabilidade. Seguindo esta linha de desenvolvimento, este projeto de pesquisa tem
como objetivo desenvolver um método para reconhecer obstáculos e estimar suas respectivas
distâncias em relação ao objeto de navegação. Para isso, foi utilizado um celular como
dispositivo primário, com uma câmera monocular instalada para aquisição de imagens e um
processador embarcado para o tratamento dessas imagens. No entanto, o celular é apenas um
facilitador e não um limitador do sistema final. O tratamento das imagens teve como objetivo
reconhecer pontos de interesse nas imagens por meio de um algoritmo chamado SURF
(Speeded-Up Robust Features), e assim estimar as distâncias dos pontos utilizando cálculos
geométricos para elementos estatísticos. Para facilitar a visualização e análise dos resultados, a
distância entre os pontos foi projetada na forma de um mapa de disparidade, que projeta a
imagem original dividida em regiões com intensidades proporcionais à distância dos obstáculos.
Resultados parciais apresentam uma primeira estimativa da distância relativa entre a câmera e
elementos do ambiente, onde a maioria dos pontos de interesse apresentam uma relação direta
com os valores de suas respectivas disparidades. Trabalhos futuros incluirão a aplicação da
Transformação Watershed em conjunto com o algoritmo já implementado. Esta transformação
será aplicada com a intenção de combinar super pixels aos pontos de interesse para reduzir o
custo computacional e aprimorar os resultados.