Localização e mapeamento simultâneos (SLAM) visual usando sensor RGB-D para ambientes internos e representação de características

Abstract

A criação de robôs que podem operar autonomamente em ambientes controlados e não controlados tem sido, um dos principais objetivos da robótica móvel. Para que um robô possa navegar em um ambiente interno desconhecido, ele deve se localizar e ao mesmo tempo construir um mapa do ambiente que o rodeia, a este problema dá-se o nome de Localização e Mapeamento Simultâneos- SLAM. Tem-se como proposta neste trabalho para solucionar o problema do SLAM, o uso de um sensor RGB-D, com 6 graus de liberdade para perceber o ambiente, o qual é embarcado em um robô. O problema do SLAM pode ser solucionado estimando a pose - posição e orientação, e a trajetória do sensor no ambiente, de forma precisa, justificando a construção de um mapa em três dimensões (3D). Esta estimação envolve a captura consecutiva de frames do ambiente fornecidos pelo sensor RGB-D, onde são determinados os pontos mais acentuados das imagens através do uso de características visuais dadas pelo algoritmo ORB. Em seguida, a comparação entre frames consecutivos e o cálculo das transformações geométricas são realizadas, mediante o algoritmo de eliminação de correspondências atípicas, bPROSAC. Por fim, uma correção de inconsistências é efetuada para a reconstrução do mapa 3D e a estimação mais precisa da trajetória do robô, utilizando técnicas de otimização não lineares. Experimentos são realizados para mostrar a construção do mapa e o desempenho da proposta.

The robots creation that can operate autonomously in controlled and uncontrolled environments has been, one of the main objectives of mobile robotics. In order for a robot to navigate in an unknown internal environment, it must locate yourself and at the same time construct a map of the surrounding environment this problem is called Simultaneous Location and Mapping - SLAM. The purpose of this work for solution to SLAM’s problem is to use an RGB-D sensor with 6 degrees of freedom to perceive the environment, which is embedded onto a robot.The SLAM's problem can be solved by estimating the position and orientation, and the path of the sensor/robot in the environment, in precise form, justifying the construction of a 3D map. This estimation involves the consecutive capture of the environment's frames provided by the RGB-D sensor, where the pronounced points of the images are determined through the use of visual characteristics given by the ORB algorithm. Then, the comparison between consecutive frames and the calculation of the geometric transformations are performed using the algorithm of elimination of atypical correspondences, bPROSAC. Finally, a correction of inconsistencies is made for the reconstruction of the 3D map and the more accurate estimation of the robot trajectory, using non-linear optimization techniques. Experiments are carried out to show the construction of the map and the performance of the proposal.