Utilização de visão estereoscópica para estimativa de profundidade

Abstract

RESUMO: A percepção de profundidade é uma capacidade crucial intrínseca aos seres humanos, permitindo-nos compreender o ambiente em que vivemos. No entanto, as máquinas não usufruem dessa percepção, pois toda informação tridimensional é perdida devido a um processo chamado de projeção em perspectiva. Análogo a isso, surge uma questão: como equipar as máquinas com essa capacidade humana, auxiliando na locomoção autônoma e aumentando a precisão no desempenho das tarefas dos sistemas robóticos? Uma das soluções propostas pela Visão Computacional é a técnica de Visão Estereoscópica. Nesse contexto, este trabalho tem como objetivo desenvolver uma ferramenta que utiliza a visão estereoscópica para estimar a distância entre o sistema e seu ambiente. Por meio do estudo dos princípios teóricos dessa técnica e da reconstrução 3D, e da análise da biblioteca OpenCV, foi desenvolvido uma configuração para a aquisição de dados e a implementação do processo de reconstrução de informações tridimensionais. A ferramenta proposta foi testada em um estudo de caso focado na detecção de obstáculos e medição de distâncias, fornecendo resultados valiosos sobre a eficácia da técnica em um contexto real e suas contribuições para a navegação autônoma. Este trabalho representa um avanço significativo na exploração das possibilidades e limitações da visão estéreo, abrindo caminho para futuras pesquisas e aplicações práticas.

ABSTRACT: Depth perception is a crucial ability intrinsic to human beings, allowing us to understand the environment in which we live. However, machines do not possess this perception, as all three-dimensional information is lost due to a process called perspective projection. Analogous to this, a question arises: How can machines be equipped with this human capability, assisting in autonomous locomotion and enhancing precision in the perfor mance of robotic system tasks? One of the solutions proposed by Computer Vision is the technique of Stereoscopic Vision. In this context, this work aims to develop a tool that utilizes stereo vision to estimate the distance between the system and its environment. Through the study of the theoretical principles of this technique and 3D reconstruction, and the analysis of the OpenCV library, a configuration for data acquisition and the implementation of the process of reconstructing three-dimensional information was developed. The proposed tool was tested in a case study focused on obstacle detection and distance measurement, providing valuable insights into the effectiveness of the technique in a real-world context and its contributions to autonomous navigation. This work represents a significant advancement in exploring the possibilities and limitations of stereo vision, paving the way for future research and practical applications.