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metadata.dc.type: Tese
Title: Uma abordagem distribuída para a implementação de sistemas de SLAM visual baseados em reconstrução geométrica
metadata.dc.creator: Ramos Neto, Otacílio de Araújo
metadata.dc.contributor.advisor1: Lima Filho, Abel Cavalcante
metadata.dc.contributor.advisor-co1: Nascimento, Tiago Pereira do
metadata.dc.description.resumo: Os sistemas de SLAM Visual são componentes importantes para a navegação de veículos autônomos por simplificarem o problema do planejamento de trajetória,transformando-o na verificação de todos os espaços navegáveis para o local desejado. Atualmente, existem várias soluções para o problema do SLAM, como SLAM por EKF, SLAM por filtro de partículas e o Graph SLAM. O Graph SLAM usando câmeras como sensores é um método de SLAM Visual intensamente pesquisado nos últimos anos devido à disponibilidade de câmeras de baixo custo e à quantidade significativa de informações do ambiente que elas disponibilizam. Muitos dos sistemas de SLAM Visual empregam reconstrução geométrica baseados no paradigma de processamento paralelo desenvolvido no PTAM. Este tipo de sistema não é escalável para processadores com mais de dois núcleos. Os vários métodos de SLAM baseados no PTAM também não foram projetados para escalar para todos os núcleos de processadores modernos nem para executar como um sistema distribuído. Este trabalho propõe uma modificação na arquitetura deste tipo de método de SLAM para que possa escalar para todos os núcleos de um processador ou para os processadores de um sistema multiprocessador fracamente acoplado. O sistema modificado de acordo com a técnica proposta neste trabalho mostrou uma diminuição considerável no tempo necessário para estimar a posição da câmera e a posição dos pontos de referência. Esse desempenho aprimorado resultou da capacidade adicional de escalar para todos os núcleos de processador, bem como para o sistema de multiprocessadores fracamente acoplados.
Abstract: Visual SLAM systems are important components for the navigation of autonomous vehicles as they simplify the problem of path planning, turning it into verification of all the navigable spaces to the desired location. Currently, there are several solutions to the SLAM problem, such as SLAM by EKF, SLAM by particle filter and the Graph SLAM. Graph SLAM using cameras as sensors is a Visual SLAM method intensively researched in recent years due to the availability of low-cost cameras and the significant amount of environmental information they make accessible. Most of the Visual SLAM systems employs geometric reconstruction based on the parallel processing paradigm developed in the PTAM. This type of system is not scalable for processors with more than two cores. The various PTAMbased SLAM methods were also not designed to scale to all modern processor cores or to execute as a distributed system. This work proposes a modification in the architecture of this type of SLAM method so that it can scale to all processor’s cores or the processors of a weakly coupled multiprocessor system. The modified system according to the technique proposed in this work showed a considerable decrease in the time needed to estimate the position of the camera and the position of the reference points. This improved performance resulted from the additional ability to scale to all processor’scores as well the weakly coupled multiprocessor system.
Keywords: VSLAM
SLAM Visual
SLAM por métodos indiretos e reconstrução geométrica
VisualSLAM
SLAM byindirect methods and geometric reconstruction
Robótica móvel – Mapeamento – Localização
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal da Paraíba
metadata.dc.publisher.initials: UFPB
metadata.dc.publisher.department: Engenharia Mecânica
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
URI: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/15211
Issue Date: 30-Aug-2018
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