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Title: Um ROV de baixo custo como instrumento para pesquisas de algoritmos e métodos aplicáveis à robótica subaquática
Other Titles: A low-cost ROV as an instrument for research on 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 Manuel de Freitas
Keywords: Visual odometry;Egomotion, robot vision;SLAM;Underwater
Issue Date: 2021
Publisher: Centro Universitário SENAI CIMATEC
Citation: OLIVEIRA, Jótelly Barros. Um ROV de baixo custo como instrumento para pesquisas de algoritmos e métodos aplicáveis à robótica subaquática. Orientador: Roberto Luiz Souza Monteiro. 2021. 62 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional e Tecnologia Industrial) – Centro Universitário SENAI CIMATEC, Salvador, 2021.
metadata.dc.description.resumo: No mercado atual modelos de Ve´ıculo submarino operado remotamente (ROVs) com fun cionalidades de transmitir imagens em tempo real com baixa latˆencia possuem um alto custo financeiro, iniciando na faixa dos R$ 4 mil reais, isso para os modelos b´asicos, que tamb´em s˜ao chamados de modelo de entrada a exemplo o (OpenROV Trident Un derwater Drone) ou (CHASING Dory Underwater Drone). O valor elevado atribu´ıdo aos ROVs para sua constru¸c˜ao, dificulta as pesquisas envolvendo vis˜ao computacional para navega¸c˜ao e coletas de dados em ambiente subaqu´atico entre estudantes, professores e ins titui¸c˜oes de ensino, sobretudo escolas e universidades p´ublicas. Esta pesquisa demonstra um equipamento de baixo custo para estudos envolvendo vis˜ao computacional, navega¸c˜ao e coletas de dados em ambiente subaqu´atico, al´em de ter realizado experimentos utili zando 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 informa¸c˜oes acuradas das condi¸c˜oes clim´aticas durante os expe rimentos. Ao longo deste estudo, foi poss´ıvel concluir que o algoritmo que obteve um melhor resultado em termos de acur´acia e precis˜ao em um ambiente simulado controlado foi o SVO (Semi-Direct Monocular Visual Odometry) que conseguiu alcan¸car os melhores resultados em 4 quatro testes de um total de 6 seis por sess˜ao demonstrando a sua supe rioridade em rela¸c˜ao ao LSD Slam e o ORB Slam, este que por sua vez na m´edia geral conseguiu o melhor resultado no desvio padr˜ao m´edio cerca de 0.09, indicando que dentre os outros possui menos varia¸c˜oes 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 invol ving computer vision, navigation and data collection in an underwater environment, in addition to having carried out experiments using the ROV involving visual odometry al gorithms, 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/1817
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