Kombination af GPS og Computer Vision for sikker udendørs robot navigation Hans Jørgen Andersen Computer Vision og Medieteknologi laboratoriet Aalborg Universitet
Baggrund ► Autonome maskiner / platforme
Motivation ► Global Position System, GPS Præcision afhænger af: Antal tilgængelige satelitter Position af satelitter ► Navigation ved Computer vision Præcision afhænger af: Der er landemærker i området Disse ligger spredt i nærheden af robotten
Problem, GPS ► Kørsel langs skel og bygninger Satelitter kommer i skygge, ringere præcision
Problem, Computer Vision ► På åben mark er der ingen eller få dårligt fordelte landemærker
Sjældent tilfælde ► GPS og Computer Vision må kunne supplere hinanden pga.: Der hvor GPS fungerer mindre godt har Computer Vision gode betingelser og vice versa
Automatisk Lokalisering af Landemærker ► Stereo Vision (2 kameraer) gør det muligt at finde dybden i billedet
Automatisk Lokalisering af Landemærker Venstre billede Højre billede Metoden Scale Invariant Feature Transform anvendes, SIFT
Stereo Match mellem Landemærker Venstre billede Højre billede
Match mellem Stereo Billeder Giver Robottens bevægelse
Forsøg Robot bevægelse med Computer Vision og GPS. Lige bevægelse væk fra hegn
Robot bevægelse med Computer Vision og GPS. Cirkel bevægelse
Robot bevægelse med Computer Vision og GPS. Slingrende bevægelse under træer.
Konklusion ► Kombinering af GPS og Computer Vision har et godt potentiale for robust navigering under udendørs betingelser
Videre arbejde ► Metoder til kombinering af de to navigeringsmetoder skal udvikles ► Flere sensor typer skal inddrages, kompas, gyro etc. ► Reaktive kontrol metoder for at undgå forhindringer og tilpasse sig omgivelser skal udvikles