Interciência 
              & Sociedade53

NAVEGAÇÃO AUTÔNOMA EM AMBIENTES AGRÍCOLAS 
UTILIZANDO VISÃO ESTÉREO

RESUMO: -

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PALAVRAS-CHAVE: -
turais.

ABSTRACT: 
possible to check if a predetermined path can be used to reach the designed goal and estimate for how 
long this path stand as valid, without further new calculations. With the purpose of collaborate with the 
correspondence method results, responsible for build the disparity matrix, the captured images in each 
camera are recti ed, so both of them can be aligned hori ontally. ased on this matrix, the v disparity 
matrix is created, so nally it is possible to map the depth of the ob ects on the scene, which can repre-
sent obstructions along the path.
KEYWORDS: tereo vision, stereo correspondence, recti cation, v-disparity, natural scenes.

 1. INTRODUÇÃO

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uma autonomia bastante grande conside-



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              & Sociedade54

Considerando-se então um am-
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caminho.
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balho descrito neste artigo.

2. METODOLOGIA DE DESENVOLVIMEN-
TO

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cena, gerando assim duas imagens distin-
tas dessa mesma cena, sendo uma imagem 

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Figura 1 -



Interciência 
              & Sociedade55

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encontrados em um sistema monocular, 

O ambiente selecionado como es-
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Figura 2 -

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pixels .

cena.

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tes.

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              & Sociedade56

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guinte forma:

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balho, são utilizadas as intersec-

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as coordenadas encontradas no 

então as matrizes de rotação e 
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dência.

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Figura 3 - 

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              & Sociedade57

tentam relacionar um bloco de uma deter-

bloco da imagem resulta na matriz de dis-

De uma forma geral, os blocos são 
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ambiente.
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pixel a pixel, o algoritmo de cor-

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Figura 4 -

foi utilizado um bloco de tamanho igual a 

pixels -

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Em um caso ideal, dois blocos 
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Figura 5 -



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              & Sociedade58

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em azul. Uma indicação da direção a ser 

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Figura 6 -

3. RESULTADOS

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cessamento.

Figura 7 - 



Interciência 
              & Sociedade59

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Figura 8 -

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um obstáculo na região central da imagem. 

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Figura 9 -



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              & Sociedade60

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de acordo com os obstáculos encontra-

a Figura 8 e a Figura 9, sugerem a re-

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não será uma boa decisão mais a frente. 
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encontrado a frente.

Figura 10 -

Na Figura 11 ocorre a situação 

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nhum obstáculo foi detectado.



Interciência 
              & Sociedade61

4. CONCLUSÃO

As imagens obtidas em um am-

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minação e efeito de condensação das lentes 

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Figura 11 - 

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5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Block Matching Algorithms For Mo-
tion Estimation

Learning OpenCV: 
Computer Vision with OpenCV Library



Interciência 
              & Sociedade62

Path and Obstacle Detection Using Decision Ne-
IEEE Transactions on In-

telligent Transportation Systems

-

Blo-
ck Matching for Object Tracking
of California.

Space Research Institute
Russia.

Proceedings International Symposium on Experi-
mental Robotics (ISER)

-
tation. Intelligent Vehicle Symposium, 2002. 
IEEE

-
mo em Ambientes com Obstáculos. XVIII Congresso 
Brasileiro de Automática

Navegação de ro-
bôs móveis utilizando visão estéreo -
sidade de São Paulo.

-

2007 IEEE In-
telligent Vehicles Symposium

Correspondência densa para 
sistemas de visão estereoscópica para robótica 
móvel -
rina.

VI Workshop de Visão Computacional -
sidente Prudente. 



Interciência 
              & Sociedade63

Vinicius Bergoli Trentini:

Victor de Assis Rodrigues:

Aparecido Nilceu Marana:

Luciano Cássio Lúlio:
USP.

Mário Luiz Tronco: