Computação Embarcada Projeto e Implementação de Veículos Autônomos Inteligentes - PDF
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Antônia Brandt Salazar
1 XXV CONGRESSO DA SBC JAI 2005 Computação Embarcada Projeto e Implementação de Veículos Autônomos Inteligentes - GPVA Dr. Christian R. Kelber Dr. Cláudio R. Jung MSc. Farlei Heinen eletrica.unisinos..unisinos.br/~autonom - Eng. Elétrica - ://inf.unisinos.br/~crjung - Computação Aplicada / PIPCA - Eng. da Computação (coord.) Dr. Fernando S. Osório - Computação Aplicada - PIPCA Engenharia Elétrica, Eng. da Computação & PIPCA
2 Introdução Veículos Autônomos Inteligentes Robótica: Autômatos, Robôs Móveis e Robôs Autônomos Controle Inteligente de Veículos Autônomos Visão Computacional Detecção de Saída de Pista Detecção de Obstáculos Detecção e Reconhecimento de Sinais de Trânsito Navegação Visual (Controle e Navegação por Imagens) Aplicações Práticas Em discussão Visão Computacional Navegação Visual Continuação Aplicações Práticas
3 Visão Computacional Aplicada a Veículos Autônomos e Sistemas de Apoio ao Motorista Conceito básico: usar visão de máquina (câmera ótica e/ou outros sensores) para obter informações, processá-las e interpretá-las. Aplicação em veículos inteligentes: explorar o ambiente ao redor, permitindo navegação autônoma ou auxiliando o condutor. Requisito fundamental: rodar em tempo real em sistemas embarcados.
4 Questões: Tipo de câmera (monocromática ou colorida, outros sensores) Número de câmeras (visão mono, estéreo, omnidirecional) Posição espacial das câmeras Tradeoff quantidade de informações x custo computacional Visão mono Visão estéreo Visão omnidirecional
5 Sistemas de Apoio ao Motorista usando Visão Computacional Dado: mais de 50,000 mortos em acidentes de trânsito no Brasil em Mais de 1 milhão de mortos no mundo todo. Principais causas: sonolência, imprudência, má conservação de veículos e estradas Possível solução: sistemas de apoio ao motorista e/ou navegação autônoma
6 Alguns sistemas de apoio ao motorista que podem ser implementados via visão computacional Alerta de saída de pista Detecção de obstáculos Auxílio à ultrapassagem Detecção e reconhecimento de sinais de trânsito Auxílio a estacionamento outros
7 Detecção de saída de pista Objetivo: detectar se o veículo apresenta tendência para sair da pista, alertando o condutor Passo inicial: detectar as fronteiras da pista Complicadores: Sombras Falhas na pintura Oclusões Condições climáticas (chuva, neblina, etc.)
8 Algumas abordagens utilizadas: Segmentação por watersheds Birds-eye view (cálculo de perspectiva inversa) Modelos geométricos deformáveis (lineares, parabólicos, splines, etc.) Transformada Hough Outros Tradeoff: flexibilidade x robustez
9 Projeto PROMETHEUS: Aplicação de filtro temporal para remover ruído e conectar linhas pontilhadas, e segmentação da pista por watersheds. (Beucher & Bilodeau, IV94) Detecção das bordas da pista através de um modelo linear-parbólico (linear no near-field e quadrático no far field). Acompanhamento via ajuste por mínimos quadrados nas bordas em uma região de busca. (Jung & Kelber, SIBGRAPI 04).
10 Após a detecção das bordas da pista, deve-se definir uma métrica de afastamento do centro (ou proximidade da borda) Algumas abordagens: Cálculo do TLC (Time for Lane Crossing) Orientação local das bordas da pista Cálculo do desvio do eixo central (lateral offset) Tradeoff: coordenadas de imagem x coordenadas de mundo
11 Uso de uma EDF (Edge Distribution Function) para estimar a orientação local das bordas da pista. Alerta de saída de pista quando uma medida de simetria do EDF excede um certo limiar. (Lee, CVIU 02) Usando o a parte linear do modelo linear-parabólico, calcula-se a orientação de ambas bordas da pista. Computa-se uma medida de simetria, e um alarme é emitido se o afastamento excede um certo limiar. (Jung & Kelber, IV 04). Usando o a parte linear do modelo linear-parabólico, uma medida do afastamento lateral do centro da pista é obtido, e alarme é emitido se o afastamento excede um certo limiar. (Jung & Kelber, ITS 05).
12 Alguns Sistemas comerciais de LDW (Lane Departure Warning): Citröen: sensores infra-vermelho na parte inferior do pára-choque detectam a pintura branca na estrada. O assento do condutor vibra se é detectada saída de pista. Iteris: sistema de saída de pista baseado em visão. O autofalante emite um som no respectivo lado se é detectada saída de pista.
13 Detecção de Obstáculos Objetivo: detectar (e reconhecer, se possível) objetos que possam colidir com o veículo Algumas abordagens: Análise de imagens estáticas: processamento rápido, e independem do movimento do veículo; entretanto, não exploram a continuidade temporal no movimento do obstáculo. Fluxo óptico: detecção de obstáculos genéricos e o cálculo de velocidades relativas; entretanto, têm custo computacional alto e sensibilidade a movimentos do veículo e calibragem de câmera. Visão estéreo: noção de profundidade, permitindo análise 3D; entretanto, têm custo computacional complexo, e são sensíveis a parâmetros de câmera. Reconhecimento de objetos por forma: detecções mais robustas, com poucos falsos positivos; entretanto, podem apresentar falsos negativos; Outros sensores: radar e laser auxiliam na detecção, mas a fusão de sensores requer o registro das imagens
14 Técnicas normalmente customizadas para: 1) Detecção de outros veículos Projeto ARGO, sistema GOLD: visão estéreo para detecção das bordas da pista e detecção de obstáculos (Bertozzi & Broggi, TIP 98) Projeto SAVVA: modelo geométrico deformável para veículos, ajustados via algoritmos genéticos. Funciona em conjunto com detector das bordas da pista (Collado et al, IV 2004)
15 2) Deteçcão de pedestres SISTEMA CHAMFER: modelo de objeto deformável e flexível, adaptado para detecção de pedestres com um prévio treinamento. Ajuste hierárquico garante um rápido processamento. SISTEMA PROTECTOR: usa visão estéreo para detectar objetos, modelo deformável para achar pedestres, validação por redes neurais e informações de textura, acompanhamento e estimativa de colisão. (Gavrila et. al, IV 2004)
16 Outros sensores normalmente usados para detecção de objetos: Radar Laser-Scanner
17 Sistemas de detecção de obstáculos desenvolvidos por empresas: Iteris: sistema integrado de detecção das bordas da pista e detecção de obstáculos, com estimativas de distâncias em coordenadas de mundo.
18 Outras aplicações da detecção de obstáculos em sistemas de apoio ao motorista: Auxílio na ultrapassagem usando radar Detecção de espaços livres na faixas vizinhas (Universidade de Bochum, Alemanha, em parceria com empresas da indústria automobilística) Sistema de monitoramento combinado de pista e do condutor (Australian National University)
19 Detecção e Reconhecimento de Sinais de Trânsito Objetivos: Detecção: identificar um sinal de trânsito em uma imagem ou seqüência de vídeo Reconhecimento: classificar o sinal de trânsito detectado a partir de uma base de imagens conhecida. Características fortemente exploradas: Geometria Cor Posição na imagem (em conjunto com detecção das bordas da pista)
20 Particularidades e Problemas Como explorar a informação de cor? Diversos espaços de cores utilizados (RGB, HSV, outros) Informação cromática prejudicada em trajetos noturnos. Como tratar oclusão das placas? Embora a geometria das placas seja conhecida no mundo real, a imagem projetada depende do ângulo de visão Detecção da pista e de placas de trânsito integradas: menor espaço de busca, mas custo da detecção da pista Em geral, cores e geometria de cada tipo de placa podem variar de país para país Oclusão parcial Rotação Perspectiva
21 Exemplos de Sinais de Trânsito Brasileiros Advertência Indicação Educativas Obras Regulamentação Serviços Auxiliares
22 Detecção de placas de trânsito em imagens monocromáticas É baseada em forma, detecta polígonos regulares (e.g. triângulos, quadrados e octágonos). Usa uma técnica de votação similar à Transformada Hough genérica, mas com potencial para tempo-real. (Loy & Barnes, IROS 2004).
23 Projeto SAVVA: limiarização de cores no espaço HSV, seguido de algoritmos genéticos para segmentação. Para o reconhecimento, são usadas redes neurais. (Escalera et. Al., IMAVIS 2003) Sistema de detecção de sinais de trânsito baseado em forma. Usa imagens monocromáticas, explora a transformada distância e roda em tempo-real. (Gavrila, DAGM 1999)
24 Ambiente Virtual Para Testes Aglaia: ambiente virtual, permitindo o cálculo preciso de distâncias, orientações e curvatura em coordenadas de mundo.
25 Visão Computacional e Navegação Autônoma Objetivo: Navegação de veículos sem supervisão humana. Aplicações: Otimização de sistemas de transporte Realização de tarefas de risco (remoção de minas terrestres) Exploração espacial Tarefas domésticas (aspirador de pó inteligente, etc.) Aspirador de pó Roomba Spirit, NASA
26 Detecção de obstáculos baseada em visão computacional (Australian National University) Navegação visual: robô móvel, câmera embarcada e ipaq. Baseado em template matching (Israel Institute of Technology)
27 Robô autônomo ASIMO (Honda) Perseguição de objetos em movimento Reconhecimento de postura Reconhecimento de face Detecção de obstáculos
28 DARPA Grand Challenge Desafio proposto pela DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency), no qual veículos não-tripulados deveriam percorrer uma certa distância sem interferência externa. A navegação deve ser baseada em sensores, e os veículos devem ser capazes de superar obstáculos naturais e artificiais em um tempo estipulado. 2004: prêmio de U$ ,00 - sem vencedor 2005: prêmio de U$ ,00 - competição em outubro
29 Sistemas de Visão Embarcados Sistema de visão da CMU (Carneggie- Melon University). Fortemente baseado em detecção de cores Módulo de visão embarcada (color) do Kephera. Calcula médias e limiares.
30 IEEE Transactions on Image Processing (TIP) IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI) IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems (TITS) Autonomous Robots (AR) Real-Time Imaging (RTI) Image and Vision Computing (IMAVIS) Pattern Recognition (PR) Alguns Periódicos e Conferências Pattern Recognition Letters (PRL) IEEE Symposium on Intelligent Vehicles (IV) IEEE Symposium on Intelligent Transportation Systems (ITS) Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) International Conference on Computer Vision (ICCV) International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) International Conference on Robotics and Automation (ICRA) IEEE Conference on Cybernetics and Intelligent System (CIS) Simpósio Brasilerio de Computação Gráfica e Processamento de Imagens (SIBGRAPI)