Registro Global de Nuvens de Pontos RGB-D em Tempo Real Usando Fluxo Óptico e Marcadores
SLAM, Sensores RGB-D, Fluxo Ótico
O registro de nuvens de pontos capturadas por sensores de profundidade é uma importante etapa em aplicações de reconstrução 3D. Em diversos casos como localização e mapeamento para robótica ou realidade aumentada para entretenimento, o registro deve ser realizado não só com precisão estrita, como também na frequência de dados de aquisição do sensor. Com o objetivo de registrar nuvens de pontos de sensores RGB-D (p. ex. Microsoft Kinect), é proposto nesta tese o uso do algoritmo de fluxo óptico piramidal esparso para registro incremental a partir de dados de aparência e profundidade. O erro acumulado inerente ao processo incremental é posteriormente reduzido, através do uso de um marcador artificial e minimização de erro por otimização em grafo de poses. Resultados experimentais obtidos após o processamento de diversos conjuntos de dados RGB-D validam o sistema proposto por esta tese para aplicações de odometria visual, SLAM visual e digitalização de objetos em tempo real.