Fusão de Pares Estéreo de Odometrias Visuais Monoculares por Filtragem de Kalman
odometria visual, fusão, Filtro de Kalman, caracterização de erros, teoria de perturbações, Problema de Autovalores Polinomiais
A odometria visual monocular é um processo que estima incrementalmente a pose de um agente robótico a partir da análise de imagens capturadas por uma câmera. Este procedimento pode ser o núcleo de um sistema de navegação visual ou formar parte de sistemas de maior complexidade, incluindo sensores óticos acoplados a rodas, GPS, unidades de medida inercial (IMUs), odometrias a laser, etc. Atualmente, há uma demanda crescente por sistemas de navegação (que de uma forma ou de outra incluem informações visuais) de alta precisão em tempo real, o que leva à busca de soluções versáteis e escalonáveis. Neste contexto, nosso trabalho propõe aproveitar as vantagens da odometria visual monocular e melhorar seu desempenho (precisão e tempo) através de uma fusão estatística, com o Filtro de Kalman, de duas odometrias obtidas com base nas capturas individuais de uma câmera estéreo. Cada uma das estimativas serão avaliadas em base dos seus erros, caracterizados em base da propagação de perturbações em autovalores aplicado no algoritmo de estimativa da matriz essencial de cinco pontos. Para superar os erros numéricos evidenciados no cálculo dos algoritmos de odometria visual e reduzir o seu tempo de processamento, o objetivo é incluir um arcabouço matemático baseado no Problema de Autovalores Polinomiais.