Banca de QUALIFICAÇÃO: GLAUBER RODRIGUES LEITE

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : GLAUBER RODRIGUES LEITE
DATA : 06/04/2023
HORA: 08:00
LOCAL: LACI
TÍTULO:

Rastreio visual não calibrado na presença de ruido não-gaussiano nos atributos de rastrerio

PALAVRAS-CHAVES:

Servovisão, Critério de máxima correntropia, Filtro de Kalman, Ruído não-gaussiano.

PÁGINAS: 45
RESUMO:

Servovisão é uma estratégia de controle que usa a realimentação visual de câmeras para controlar a movimentação de um robô ou um sistema. Servovisão baseado em imagem conta com algoritmos de processamento de imagens e visão computacional para detectar e acompanhar características de interesse, incorporando-as diretamente na malha de controle. Essa abordagem considera que existe um mapeamento, também conhecido como jacobiana de interação, entre o movimento dessas características e a pose da câmera, baseando-se nos parâmetros intrínsecos e extrínsecos da câmera. Apesar de existirem técnicas de calibração para computar os parâmetros, esses podem se tornar suscetíveis a erro ou necessitar de mudanças em tempo de execução, especialmente em cenários não estruturados. Alguns exemplos que podem acontecer são quando a tarefa requer ampliação da imagem, quando a câmera apresenta distorção da lente, ou apresenta sensor sensível à temperatura. Estudos envolvendo servovisão não-calibrada têm como objetivo estimar a jacobiana de interação usando informação do ambiente e medição do deslocamento das características na imagem, geralmente em tempo de execução, com a ajuda de um estimador como o filtro de Kalman. Enquanto a maior parte dos estudos aproximam a incerteza da estimação a uma distribuição gaussiana, o ambiente onde o robô atua pode apresentar particularidades desafiadoras. No caso, oclusão, reflexão e aparência similar do objeto com outros objetos da imagem podem confundir o algoritmo de visão computacional, levando a \textit{outliers} na extração das características de interesse. Se não forem tratados corretamente, esses erros podem comprometer o desempenho do controlador de servovisão, ou mesmo afetar sua convergência. O critério máximo de correntropia é capaz de usar as propriedades estatísticas de variáveis aleatórias não-gaussiana como vantagem. Logo, este trabalho propõe como tema de tese um estudo de como lidar com ruído não-gaussiano no acompanhamento dessas características de interesse da imagem, preservando as propriedades estatísticas do mesmo através da aplicação do critério máximo de correntropia no filtro de Kalman.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2579664 - ALLAN DE MEDEIROS MARTINS
Interno - 1242315 - PABLO JAVIER ALSINA
Externo ao Programa - 060.542.394-65 - ÍCARO BEZERRA QUEIROZ DE ARAÚJO