A Implementação do Algoritmo de Union Find em Árvores
Por: vanessadants • 26/8/2020 • Abstract • 374 Palavras (2 Páginas) • 117 Visualizações
A motivação para esse projeto surgiu embasada em algoritmo de odometria visual,
presente na literatura [da Silva & Gonçalves 2015], desenvolvido pelo Prof. Dr. Bruno
Marques Ferreira da Silva. Os algoritmos desenvolvidos até então percebiam o movi-
mento de objetos móveis do ambiente como sendo movimento realizado pela câmera. Tal
problema é considerado relevante pela comunidade científica. Uma vez que o algoritmo
RANSAC (Random Sample Consensus) é utilizado no algoritmo de odometria visual,
consistindo em método para estimar os parâmetros de um determinado modelo a partir
de um conjunto de dados contaminados por grandes quantidades de outliers. O objetivo
do projeto é estudar o efeito da parametrização do RANSAC no algoritmo de odome-
tria visual com imagens estéreo, estas foram provenientes do dataset KITTI. Outrossim,
os algoritmos desenvolvidos foram implementados em C++ fazendo uso de bibliotecas
e softwares consolidados nas pesquisas em robótica, tais como OpenCV, Point Cloud
Library e ROS. Um estudo sobre características visuais, geometria estéreo e RANSAC
foi feito para elaboração desse projeto. Parametrizamos o limiar do RANSAC por teste
exaustivo e por algoritmo genético. Com isso, através dos experimentos realizados, espe-
ramos ver o impacto que o RANSAC tem sobre o sistema (tanto em ambientes estáticos
quanto dinâmicos).
The motivation for this project was based on visual odometry algorithm, presented
in the literature [da Silva & Gonçalves 2015], developed by Prof. Dr. Bruno Marques
Ferreira da Silva. The algorithms developed until then perceived the movement of moving
objects of the environment as being motion performed by the camera. Such a problem is
considered relevant by the scientific community. Since the RANSAC (Random Sample
Consensus) algorithm is used in the visual odometry algorithm, consisting in a method to
estimate the parameters of a given model from a set of data contaminated by large amounts
of outliers. The objective of the project is to study the effect of the parameterization of
the RANSAC in the visual odometry algorithm with stereo images, provided by KITTI
dataset. In addition, the algorithms developed were implemented in C ++ using libraries
and software consolidated in robotic research, such as OpenCV, Point Cloud Library and
ROS. A study about visual characteristics, stereo geometry and RANSAC was done to
elaborate
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