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Valencia, D., (2017). Studies on obstacle detection and path planning for a quadrotor system [Tesis, Pontificia Universidad Católica del Perú]. http://hdl.handle.net/20.500.12404/9660
Valencia, D., Studies on obstacle detection and path planning for a quadrotor system [Tesis]. PE: Pontificia Universidad Católica del Perú; 2017. http://hdl.handle.net/20.500.12404/9660
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Título: Studies on obstacle detection and path planning for a quadrotor system
Autor(es): Valencia Mamani, Dalthon Abel
Asesor(es): Cuéllar Córdova, Francisco Fabián
Palabras clave: Aeronaves--Control automático; Procesamiento de imágenes digitales; Detectores
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.03
Fecha de publicación: 6-nov-2017
Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
Resumen: Autonome Systeme sind ein interessantes Thema vor kurzem untersucht; für Land- und
Luftfahrzeuge; Allerdings ist die Hauptbegrenzung von Luftfahrzeugen das Gewicht,
um an Bord zu tragen, da die verbrauchte Energie davon abhängt und Hardware wie
Sensoren und Prozessor begrenzt ist. Die vorliegende Arbeit entwickelt eine Anwendung
der digitalen Bildverarbeitung zur Erkennung von Hindernissen, die nur eine
Monokamera verwenden, es gibt einige Ansätze, aber der vorliegende Bericht will sich
auf den Abstandsschätzungsansatz konzentrieren, der in Zukunft mit anderen Methoden
kombiniert werden kann, da dieser Ansatz ist allgemeiner.
Der Abstandsschätzungsansatz verwendet Merkmalserkennungsalgorithmen in zwei aufeinanderfolgenden
Bildern, passt sie an und schätzt somit die Hindernisposition ab. Die
Schätzung wird durch ein mathematisches Modell der Kamera und Projektionen zwischen
diesen beiden Bildern berechnet. Es gibt viele Parameter, um die endgültigen
Ergebnisse zu verbessern, und die besten Parameter werden mit aufeinanderfolgenden
Bildern gefunden und getestet, die alle 0,5 m auf einem geraden Weg von 5 m erfasst
wurden. Fraunhofer-Positionsmodule werden mit dem gesamten Algorithmus getestet.
Schließlich wird, um den neuen Weg ohne Hindernisse zu etablieren, ein optimales
Binär-Integer-Programmierproblem vorgeschlagen, das den Ansatz unter Verwendung
von Ergebnissen, die aus der Abstandsschätzung und der Hinderniserkennung erhalten
wurden, anpasst. Die daraus resultierenden Daten eignen sich zur Kombination mit
Informationen aus konventionellen Sensoren wie Ultraschallsensoren. Der erhaltene
mittlere Fehler liegt zwischen 1 % und 12 % in kurzen Abständen (weniger als 2,5 m)
und größer mit längeren Abständen.
Die Komplexität dieser Studie liegt in der Verwendung einer einzigen Kamera für die
Erfassung von Frontalbildern und dem Erhalten von 3D-Informationen der Umgebung,
wird die Berechnung des Hinderniserfassungsalgorithmus off-line getestet und derWegplanungsalgorithmus
wird mit erkannten Keypoints vorgeschlagen im Hintergrund.
Autonomous systems are one interesting topic recently investigated; for land and aerial vehicles; however, the main limitation of aerial vehicles is the weight to carry on-board, since the power consumed depends on this and hardware like sensors and processor is limited. The present thesis develops an application of digital image processing to detect obstacles using only a monocamera, there are some approaches but the present report wants to focus on the distance estimation approach that, in future works, can be combined with other methods since this approach is more general. The distance estimation approach uses feature detection algorithms in two consecutive images, matching them and thus estimate the obstacle position. The estimation is computed through a mathematical model of the camera and projections between those two images. There are many parameters to improve final results and the best parameters are found and tested with consecutive images, which were captured every 0.5m along a straight path of 5m. Fraunhofer position modules are tested with the entire algorithm. Finally, in order to establish the new path without obstacles, an optimal binary integer programming problem is proposed, adapting the approach using results obtained from the distance estimation and obstacle detection. Resulting data is suitable for combining them with information obtained from conventional sensors, such as ultrasonic sensors. The obtained mean error is between 1% and 12% in short distances (less than 2.5 m) and greater with longer distances. The complexity of this study lies in the use of a single camera for the capture of frontal images and obtaining 3D information of the environment, the computation of the obstacle detection algorithm is tested off-line and the path-planning algorithm is proposed with detected keypoints in the background.
Autonomous systems are one interesting topic recently investigated; for land and aerial vehicles; however, the main limitation of aerial vehicles is the weight to carry on-board, since the power consumed depends on this and hardware like sensors and processor is limited. The present thesis develops an application of digital image processing to detect obstacles using only a monocamera, there are some approaches but the present report wants to focus on the distance estimation approach that, in future works, can be combined with other methods since this approach is more general. The distance estimation approach uses feature detection algorithms in two consecutive images, matching them and thus estimate the obstacle position. The estimation is computed through a mathematical model of the camera and projections between those two images. There are many parameters to improve final results and the best parameters are found and tested with consecutive images, which were captured every 0.5m along a straight path of 5m. Fraunhofer position modules are tested with the entire algorithm. Finally, in order to establish the new path without obstacles, an optimal binary integer programming problem is proposed, adapting the approach using results obtained from the distance estimation and obstacle detection. Resulting data is suitable for combining them with information obtained from conventional sensors, such as ultrasonic sensors. The obtained mean error is between 1% and 12% in short distances (less than 2.5 m) and greater with longer distances. The complexity of this study lies in the use of a single camera for the capture of frontal images and obtaining 3D information of the environment, the computation of the obstacle detection algorithm is tested off-line and the path-planning algorithm is proposed with detected keypoints in the background.
Enlace al repositorio: http://hdl.handle.net/20.500.12404/9660
Disciplina académico-profesional: Ingeniería de Control y Automatización
Institución que otorga el grado o título: Pontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgrado
Grado o título: Maestro en Ingeniería de Control y Automatización
Fecha de registro: 6-nov-2017; 6-nov-2017
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