Mapeamento e reconhecimento de objetos com LIDAR

Resumo

Este trabalho consiste na utilização de robôs autônomos que realizam o mapeamento, reconstrução 3D e reconhecimento de objetos utilizando câmeras LIDAR. Foram feitos 10 escaneamentos de uma cadeira em diferentes posições e foi avaliado os algoritmos de recorte do objeto e de redução de ruído nesses cenários. O algoritmo de recorte realiza a separação do objeto do restante do cenário, para isso é informado ao algoritmo as dimensões do objeto junto com a distância do objeto à câmera. O algoritmo de redução de ruído estatística calcula a distância média de um ponto para os cinquenta pontos mais próximo e é removido os pontos que apresentam uma distância média maior que um desvio padrão. Já o algoritmo de redução de ruído por vizinhança calcula a quantidade de pontos a 0.015 metros de um ponto e é removido os pontos que não possuem outros pontos a essa distância. O algoritmo de recorte separou com sucesso a cadeira em todos os cenários e os algoritmos de redução de ruído não possuem uma utilização única e absoluta, os dois possuem suas vantagens dependendo do tipo de ruído gerado e a escolha de qual algoritmo obteve um resultado melhor fica a cargo do usuário. Para realizar o reconhecimento de objetos é necessário obter maior fidelidade do objeto em mapeamento 3D, separando-os do cenário e diminuindo o ruído em torno do objeto. Palavras-chave: LIDAR; Mapeamento 3D; Reconhecimento de Objetos; Redução de Ruído.