Examinando por Materia "Visión estereoscópica"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Diseño e implementación de un sistema en un solo chip para la navegación y reconocimiento de señales de tránsito en un sistema robótico móvil.
    (2013-09-20) Giraldo, Juan J.; Estrada, Eliud; Pineda, Diego F.; López, Alexander
    Dado que los accidentes de tránsito son una de las causales más relevantes de muertes a nivel mundial, este artículo pretende sustentar el diseño de un sistema en un solo chip (SoC), que tiene la capacidad de reconocer algunas señales de tránsito, obstáculos y las líneas blancas que delimitan una carretera en un escenario controlado, proporcionando una perspectiva a futuro para la implementación de pilotos automáticos en automóviles reales que ayuden a disminuir los índices de accidentalidad. El SoC opera sobre un FPGA (Field Programmable Gate Array) con el propósito que los algoritmos de alta velocidad de procesamiento sean implementados en hardware, y los algoritmos de baja velocidad sean implementados en software. Por lo tanto se desarrollaron diversos módulos hardware para la captura de video, pre-procesamiento de imágenes y control del balance de blancos para la captura de video. También se diseñaron algoritmos en software, tales como navegación, visión artificial estereoscópica y el reconocimiento inteligente de las señales de tránsito, conformando un conjunto de procesos que son administrados por un sistema operativo en tiempo real (RTOS). Los resultados del SoC se obtuvieron a partir de simulaciones de una plataforma robótica navegando en una carretera controlada y diseñada a pequeña escala.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Estereovisión : algoritmo para establecer correspondencias vía combinación de clasificadores.
    (2011-10-13) Lelandais, Sylvie; Loaiza Correa, Humberto
    Para permitir la localización y navegación de un robot móvil dentro de un ambiente interior se ha diseñado y construido integralmente un sensor estereoscópico de visión. El software del sensor permite efectuar la reconstrucción 3D en tiempo real. El sensor utiliza dos minicamáras dispuestas verticalmente. El procesamiento digital permite detectar y conformar los segmentos de recta presentes en las imágenes. Sobre los segmentos detectados se calcula un número importante de características, que constituyen la base para la etapa de puesta en correspondencia. Para efectuar la correspondencia es necesario responder a la pregunta: ¿<< Son los dos segmentos, detectados con las cámaras superior e inferior, la imagen de la misma parte del mundo real del robot?. En este trabajo se da respuesta a dicha pregunta, implementando un novedoso método basado en la combinación de las funciones de clasificación bayesiana y neuronal.