Deteção e Segmentação de Alvos em Ambiente de Estrada usando LIDAR

1. Departamento de Engenharia Mecânica Deteção e Segmentação de Alvos em Ambiente de Estrada usando LIDAR Daniel Torres Couto Coimbra e Silva Orientador: Prof. Dr. Vítor Santos Colaborador: Mestre Jorge Almeida Dissertação de Mestrado Julho 2013

2. Estrutura Estrutura Enquadramento LIDAR Visãogeral do Projeto Processo de Segmentação Avaliação do Desempenho ResultadosObtidos Conclusões e Trabalho Futuro Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

3. Enquadramento • Seguimento de objetos móveis (Multiple Target Tracking): • Aquisição. • Segmentação. • Associação. • Previsão do movimento. • Classificaçãoautomática de objetos. • Segmentação. Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

4. Enquadramento Motivação • Robóticamóvel. • Sistemas de apoio à condução. • Planeamento de trajetórias. • Aplicações de segurança. • Controlo de acessos. • Fluxos de movimentos (aeroportos, centroscomerciais). Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

5. Enquadramento Objetivos • Avaliaçãocomparativa, exaustiva e qualitativa de diferentesalgoritmos de segmentação. • Variaçãovalor dos parâmetros. • Diferentessituações de estrada. • Utilização de um Laser 2D. Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

6. LIDAR Princípios de funcionamento • Obtençãodiretadistanciasaosobtáculos. • Construçãomapa 2D. Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

7. LIDAR • Sick LMS111 • 50 m alcancemáximo. • 0.50° resolução angular. • 270° de ângulo de varrimento. Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

8. LIDAR Problemas relacionados • Zonas de oclusão. • Situações de proximidade. • Mudanças de forma. • Ruído do laser. • Refletividade. • Condiçõesatmosféricas. • Grandesângulos de incidência. • Vegetação. Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

9. Visão geral do Projeto Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

10. Processo de Segmentação Descrição do processo • Transformar um conjunto de pontos/mediçõesretornadospelo Laser emSegmentos. • Másegmentação: • Sobre-segmentação. • Sub-segmentação. Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

11. Processo de Segmentação Algoritmos implementados Segmentação Simples • Parâmetrovariável: • Distância de separaçãoDthd Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

12. Processo de Segmentação Algoritmos implementados DietmayerSegmentation • Dthd = C0+C1min{ri-1,ri} • C1 = 2(1−𝑐𝑜𝑠Δ∝) • Parâmetrovariável: • Constanteredução de ruído C0 Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

13. Processo de Segmentação Algoritmos implementados Santos Approach • Parâmetrosvariáveis: • Constanteredução de rudido C0 • Ânguloβ Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

14. Processo de Segmentação Algoritmos implementados AdaptiveBreakpointDetector • Parâmetrovariável: • Ânguloλ Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

15. Processo de Segmentação Algoritmos implementados AdaptiveBreakpointDetector Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

16. Processo de Segmentação Algoritmos implementados SpatialNearestNeighbour • ifpontoaindanãoassociado a um segmento • Calcula-se Deu a todosospontossemassociação; • ifDeu < Dthd • Ponto pertenceaomesmoobjeto; • end if • Irpara o próximopontosemassociação e repetir o processoatétodosospontosestaremassociados a um segmento; • end if • Parâmetrovariável: • Distância de separaçãoDthd Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

17. Processo de Segmentação Algoritmos implementados SpatialNearestNeighbour • Resolve parcialmenteproblemas de oclusão. Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

18. Processo de Segmentação Algoritmos implementados MultivariableSegmentation • Pares de medições. • Calculadovetor de atributos. • Semelhança dos vetores de medições. • Parâmetrovariável: • Semelhança de vetores. Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

19. Processo de Segmentação Algoritmos implementados MultivariableSegmentation Pi = [pi pi+1] Pi+1 = [pi+1 pi+2] Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

20. Avaliação do desempenho • Total: 867 scans: • Linhareta: 413 scans (azul). • Aproximação à rotunda: 108 (verde). • Rotunda: 346 (vermelho). Linha de vista 100 m Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

21. Avaliação do desempenho Ground-truth Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

22. Avaliação do desempenho Ground-truth • Scansdescartados Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

23. Avaliação do desempenho Visualização Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

24. Avaliação do desempenho Métricas de avaliação Associação de segmentos Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

25. Avaliação do desempenho Métricas de avaliação Métrica A • Energia • Funçãode custo Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

26. Avaliação do desempenho Métricas de avaliação Distâncias entre extremos Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

27. Avaliação do desempenho Métricas de avaliação Métrica B • Energia • Funçãode custo Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

28. Avaliação do desempenho Métricas de avaliação • 6 métricasforamdesenvolvidase aperfeiçoadas. • 4 nãoeramconclusivas. • Vantagens: • Algoritmosavaliados de igual forma. • Penalizada a distância entre ossegmentos. • Penalizadadiferênça de tamanhos. • Penalizasituações de sobre e sub segmentação. Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

29. Resultados obtidos Métrica A – linha reta SA – Linhareta – Métrica A SNN – Linhareta – Métrica A EnergiaMédia #GT/#ALG EnergiaMédia #GT/#ALG 29 Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

30. Resultados obtidos Métrica B – linha reta SS – Linhareta – Métrica B SNN – Linhareta – Métrica B EnergiaMédia #GT/#ALG EnergiaMédia #GT/#ALG 30 Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

31. Resultados obtidos Métrica A – rotunda SS – Rotunda – Métrica A SA – Rotunda – Métrica A EnergiaMédia #GT/#ALG EnergiaMédia #GT/#ALG 31 Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

32. Resultados obtidos Métrica B – rotunda SA – Rotunda – Métrica B SNN – Rotunda – Métrica B EnergiaMédia #GT/#ALG EnergiaMédia #GT/#ALG 32 Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

33. Resultados obtidos Métrica A – percurso completo MS – Completo – Métrica A SNN – Completo – Métrica A EnergiaMédia #GT/#ALG EnergiaMédia #GT/#ALG Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

34. Resultados obtidos Métrica B – percurso completo SS – Completo – Métrica B SNN – Completo – Métrica B EnergiaMédia #GT/#ALG EnergiaMédia #GT/#ALG Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

35. Resultados obtidos Tempos de processamento • Tempo processamento 876 Scans; dado emsegundos. • Valoresmeramenteindicativos. 35 Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

36. Conclusões e trabalho futuro • Osalgoritmospropostosforamimplementados com sucesso. • Realizadacomparaçãoqualitativa da qualidade da Segmentação dos algortimosparadiferentescenários de estrada. • SNN foi o algoritmomaisconsistentenosdiversoscenários. • SA apresentoubonsresultdos, umacombinaçãodestesdoisalgoritmospoderesultarnumasegmentaçãointeressante. • Como trabalhofuturopoderáincidirsobre a segmentação de vegetação e numasegmentaçãocombinada de Laser e visão artificial. Julho 2013 Daniel Torres Couto Coimbra e Silva

37. Departamento de Engenharia Mecânica Deteção e Segmentação de Alvos em Ambiente de Estrada usando LIDAR Daniel Torres Couto Coimbra e Silva Orientador: Prof. Dr. Vítor Santos Colaborador: Mestre Jorge Almeida Dissertação de Mestrado Julho 2013