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Title: Um ROV de baixo custo como instrumento para pesquisas de algoritmos e métodos aplicáveis a robótica subaquática
Other Titles: A low-cost ROV as a tool for researching algorithms and methods applicable to underwater robotics
Authors: Oliveira, Jótelly Barros
metadata.dc.contributor.advisor: Monteiro, Roberto Luiz Souza
metadata.dc.contributor.advisor-co: Winkler, Ingrid
metadata.dc.contributor.referees: Gonçalves, Marcelo Albano Moret Simões
Jorge, Eduardo Manoel de Freitas
Keywords: Visual odometry;Egomotion;Robot vision;SLAM;Underwater
Issue Date: 29-Jul-2021
Publisher: Centro Universitário SENAI CIMATEC
Citation: OLIVEIRA, Jótelly Barros; MONTEIRO, Roberto Luiz Souza (Orientador); WINKLER, Ingrid (Coorientadora). Um ROV de baixo custo como instrumento para pesquisas de algoritmos e métodos aplicáveis a robótica subaquática. Salvador, BA, 2021. 60 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional e Tecnologia Industrial ) - SENAI CIMATEC, Salvador, 2021.
metadata.dc.description.resumo: No mercado atual modelos de Veículo submarino operado remotamente (ROVs) com funcionalidades de transmitir imagens em tempo real com baixa latência possuem um alto custo financeiro, iniciando na faixa dos R$ 4 mil reais, isso para os modelos básicos, que também são chamados de modelo de entrada a exemplo o (OpenROV Trident Underwater Drone) ou (CHASING Dory Underwater Drone). O valor elevado atribuído aos ROVs para sua construção, dificulta as pesquisas envolvendo visão computacional para navegação e coletas de dados em ambiente subaquático entre estudantes, professores e instituições de ensino, sobretudo escolas e universidades públicas. Esta pesquisa demonstra um equipamento de baixo custo para estudos envolvendo visão computacional, navegação e coletas de dados em ambiente subaquático, além de ter realizado experimentos utilizando o ROV envolvendo os algoritmos de odometria visual, sendo eles: LSD-SLAM: Large-Scale Direct Monocular SLAM, ORB Slam, e SVO (Semi-Direct Monocular Visual Odometry), mantendo as informações acuradas das condições climáticas durante os experimentos. Ao longo deste estudo, foi possível concluir que o algoritmo que obteve um melhor resultado em termos de acurácia e precisão em um ambiente simulado controlado foi o SVO (Semi-Direct Monocular Visual Odometry) que conseguiu alcançar os melhores resultados em 4 quatro testes de um total de 6 seis por sessão demonstrando a sua superioridade em relação ao LSD Slam e o ORB Slam, este que por sua vez na média geral conseguiu o melhor resultado no desvio padrão médio cerca de 0.09, indicando que dentre os outros possui menos variações entre um teste e outro.
Abstract: In the current market, Remotely Operated Submarine Vehicles (ROVs) with features of transmitting images in real time with low latency have a high financial cost, starting in the range of BRL 4,000 reais, this for the basic models, which are also called template input such as (OpenROV Trident Underwater Drone) or (CHASING Dory Underwater Drone). The high value attributed to ROVs for their construction makes research invol ving computer vision for navigation and data collection in an underwater environment difficult among students, professors and educational institutions, especially schools and public universities. This research demonstrates a low-cost equipment for studies involving computer vision, navigation and data collection in an underwater environment, in addition to having carried out experiments using the ROV involving visual odometry algorithms, namely: LSD-SLAM: Large- Scale Direct Monocular SLAM, ORB Slam, and SVO (Semi-Direct Monocular Visual Odometry), keeping accurate weather information during experiments. Throughout this study, it was possible to conclude that the algorithm that obtained the best result in terms of accuracy and precision in a simulated controlled environment was the SVO (Semi-Direct Monocular Visual Odometry) which managed to achieve the best results in 4 four tests of a total of 6 sixes per session demonstrating its superiority in relation to LSD Slam and ORB Slam, which in turn in the overall average achieved the best result in the average standard deviation of about 0.09, indicating that among the others have less variation between one test and another.
URI: http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/1199
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado (PPG MCTI)

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