Análise De Obstáculos

ANÁLISE DE OBSTÁCULOS
Rosa, Isac M., Prado, A. A. e Amorim A. E. A.
FATEC-JAHU/ CEETEPS
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RESUMO
Este trabalho apresenta uma proposta de um programa para identificar obstáculos e de uma
estratégia de contorno, usando um sistema de visão baseado a laser. Este sistema é acoplado a um
sistema de controle bang-bang com o intuito de verificar a funcionalidade do sistema.
ABSTRACT
This paper presents an approach to identify obstacles and a strategy to avoid them, using a laser
vision system. Such system is connected to a bang-bang control system with the purpose to test
the functionality of that system.
1. INTRODUÇÃO
Veículos submersíveis desempenham ações de vital importância como suporte para as operações
da indústria petrolífera, tais como exploração submarina ou inspeção de tubos e cabos.
Estes veículos sofrem restrições de energia, navegação, visibilidade e o seu desempenho depende
da qualidade e quantidade de sensores, especialmente os destinados à navegação.
Em geral tais sistemas são compostos de sensores e uma central embarcada de processamento dos
sinais de informações, que através de um sistema de controle, regula o sistema de propulsão,
dosando a força dos propulsores.
Na maioria dos veículos, os sensores são compostos de sonares, bússolas magnéticas,
acelerômetros e do sistema de visão acoplado ou não com lasers.
Cada um dos sensores acima mencionados, individualmente limita a capacidade de navegação do
veículo. Por exemplo, o sonar pode mapear de forma satisfatória o leito do mar ou rio, mas pode
ser incapaz de detectar pequenos tubos ou cabos. Além disto, a quantidade de ruídos ou ecos
aumenta consideravelmente se o veículo trabalhar em áreas confinadas e pequenas.
A bússola magnética e o acelerômetro oferecem uma qualidade razoável no sinal para identificar
a inclinação do veículo, mas em vista da quantidade de ruídos contidos no sinal, há a necessidade
de rotinas para filtrar o sinal, exigindo um certo esforço computacional para tal. Em regime de
navegação em locais com turbulência, a qualidade do sinal de deteriora. Em todos estes sistemas
a precisão do sinal acaba limitando o desempenho do veículo (WHITCOMB 1999).
O sistema de visão dos submersíveis tem uma restrição decorrente da qualidade do sistema de
iluminação do veículo, a iluminação do ambiente e do grau de turgidez da água. Efeitos de
refração das partículas suspensas, reflexão e da luz direta são as componentes da luz que incidem
na câmera e interferem na qualidade da imagem.
Tais sistemas podem ser acoplados com um ou mais pares de lasers e fornecem informação
adicional para o sistema de navegação (KARRAS 2006;KONDO 2004) . Há uma relação direta
entre a distância do veículo a um obstáculo e a distância, em pixels, da imagem do laser na tela da
câmera e o centro da tela.
O acoplamento destes sensores ao centro de controle de navegação permite a elaboração de
estratégias para que o veículo faça um mapeamento da região de trabalho e a elaboração de uma
rota de trabalho, com a possibilidade de identificar obstáculos, medir a distância e contorná-los.
A proposta deste trabalho é desenvolver uma abordagem para o sistema de visão computacional
de um submersível para a identificação de obstáculos e de rotas de escapatória, usando as
informações coletadas pela câmera e o dispositivo a laser acoplado à na câmera.
A implementação do sistema será feita no MATLAB. Como estudo do sistema, o sistema será
acoplado a um carro conectado a um computador.
2. DESCRIÇÃO DOS SISTEMAS DO VEÍCULO
O veículo é carro de dimensões reduzidas onde está acoplada uma câmera sem fio e um sistema
eletrônico de recepção de sinais, conectado por um lado ao computador e, por outro lado ao
sistema de tração e de direção do veículo.
computador
Sistema
eletrônico
de controle
Sistema de
aquisição
de imagens
Sistema de
tração
Figura 1 - Sistema envolvido para o modelo.
A câmera utilizada no estudo é o modelo Sender nº XC10A, uma câmera de vídeo wireless que
trabalha com imagens coloridas a uma freqüência de 2,46 GHz. A tensão de trabalho é de 12 V e
consome 200 mA de corrente. O sistema eletrônico de recepção de sinal é montado em um
veículo controlado remotamente por um computador.
Figura 2 - Vista do veículo usado nos ensaios.
A estrutura do modelo matemático desenvolvido para o controle do veículo consta das seguintes
etapas:
Dados do
sistema
Aquisição
da imagem
Leitura de
pixel
Sistema de
controle
bang-bang
Figura 3 - Diagrama de blocos do sistema do veículo.
No primeiro bloco são fornecidas as informações dinâmicas do veículo e de controle do sistema.
No segundo bloco é realizada a programação para a aquisição de imagens. No terceiro bloco é
feito o processamento de imagem para o reconhecimento da imagem dos lasers, a contagem dos
pixels em relação à imagem central da câmera, a identificação de descontinuidade e a
identificação de obstáculos. No último bloco é traçada uma estratégia de fuga pelas bordas
usando o controle bang-bang e o envio deste sinal ao sistema de tração do veículo.
3. MODELO DE AQUISIÇÃO DE IMAGENS E IDENTIFICAÇÃO DE OBSTÁCULOS
O sistema de aquisição de imagens é composto das seguintes partes:
O primeiro bloco identifica o tipo de câmera que está sendo utilizado e ativa a câmera através do
comando “videoinput”.
O segundo bloco através do comando “getsnapshot” obtém uma imagem da câmera.
O terceiro bloco converte a imagem para tons de cinza, com o intuito de processar a imagem com
o menor esforço computacional.
O quarto bloco filtra a imagem. Em uma primeira etapa utiliza o filtro da mediana e, em seguida
realiza um aplica um limiar 3 x 3. Posteriormente é feito uma eliminação de pequenos pixels
agrupados (30) e o preenchimento de pequenos vazios da imagem. No último bloco, a imagem é
convertida para o formato binário e é feita a identificação dos contornos, através do comando
“boundary”.
Identificação da
câmera
fotografia
Altera para tons
de cinza
filtro
Detecta e
desenha
contornos
Figura 4. Parte principal do sistema de aquisição de imagens.
A seqüência de imagens durante o processamento de imagens pode ser vista na figura 5.
Figura 5. Etapas do processamento da imagem. À esquerda conversão para tons de cinza, a direita, processo de
conversão para binário e à direita a detecção e preenchimento do contorno. Ao centro marca do centro da câmera.
Neste processamento, nota-se da Figura 5, à direita que tons de cinza indicam obstáculos
enquanto tons azulados indicam vãos. Tons de cinza possuem os valores RGB (128;128;128)
enquanto os tons azuis têm os valores (0;255;255).
4. MODELO MATEMÁTICO DE ESTRATÉGIA DE ROTA DE FUGA E DE
CONTROLE BANG-BANG
Uma vez feita a aquisição de imagens e o seu processamento, é possível para o sistema identificar
a distância em relação ao obstáculo e elaborar uma estratégia para contornar o obstáculo. Para
isto o sistema requer o uso de 2 lasers instalados ao lado da câmera e a distância em pixels da
marca dos lasers em relação ao centro da câmera e a distância do veículo ao obstáculo é obtida
por meio da técnica de triangulação.
No entanto a imagem do laser, obtida pela câmera em geral não é puntiforme, mas trata-se de
uma mancha. Neste caso é necessário encontrar o centro geométrico da figura. Desta forma
aplica-se um filtro limiar de cor nas imagens dos lasers (i=1,2) de forma que para cada um há
uma quantidade ni de pixels válidos representativos da imagem do laser. Para determinar o
centro ri , usa-se a expressão
ni
∑r
ri =
j =1
ji
ni
(1)
onde ri é o valor da coordenada (x ou y) do pixel representativo do i-ésimo laser.
Além disto, inerente as características da câmera é necessário corrigir a imagem devido ao efeito
barril.
Desta forma o fluxograma das etapas de programação é vista na figura 6:
Centro geométrico
dos lasers
Correção efeito
barril
Medição das
distâncias
Controle bang
bang
Figura 6. Controle da dinâmica do veículo.
Em seguida, ajusta-se a imagem eliminando a distorção gerada pelo efeito barril. Isto é feito
regulando a câmera. Finalmente a distância do veículo ao obstáculo é obtida por meio da
distância do centróide do laser ao centro da tela da câmera
di = ( xc − xi )2 + ( yc − yi )2
(2)
onde (xc,yc) são as coordenadas do centro da tela da câmera. Para determinar a relação entre di e a
distância Di do laser ao obstáculo, inicialmente é feito uma calibragem para diversas posições e é
aplicado o método dos mínimos quadrados para o ajuste. Em geral esta relação não é linear
(KANRRAS 2006; HANAI 2003).
Se o valor do pixel do centro da tela for menor que 200, o sistema identifica como sendo
obstáculo. Caso contrário o sistema entende que é um vão e prossegue o caminho.
Para o caso onde o sistema entende que há um obstáculo a frente, o sistema efetua a mensuração
de distância, como já discutido anteriormente.
Esta informação é encaminhada ao bloco do sistema de controle bang-bang, que se baseia nos
valores de distância e velocidade do veículo. Como o sistema gera “frames”, a velocidade é
obtida pela razão da diferença de distâncias obtidas em dois “frames” consecutivos e o tempo
obtido no “clock” do computador.
O impulso do carro é feito através das rodas. A princípio, a equação de movimento do veículo é
determinado pela equação
&= F
mx&
(3)
O valor da força motora é F se a soma do valor da posição e da velocidade for negativa e –F se
for o contrário. Uma vez que este sistema de controle demora um tempo razoável para convergir,
adiciona-se um controle de forma que o sistema de controle interrompe o controle de posição
quando a soma dos módulos de posição e velocidade for menor ou igual a um certo valor, por
exemplo 0.05
x + x&≤ 0.05
(4)
Uma vez atingido a distância de referência, o sistema pára de se mover e em função dos valores
da matriz da imagem, identifica o valor de pixel = 255. Caso encontre o pixel com este valor, é
feito uma comparação de suas coordenadas com a coordenada do centro da tela. Se o valor for
menor, é dada instrução ao veículo para se mover à esquerda. Caso contrário o veículo se move
para a direita. O movimento se dá de forma que o centro da tela se posicione no centróide dos
pixels com o valor 255. Em seguida o veículo prossegue o seu movimento.
5. DESCRIÇÃO DO ENSAIO
O sistema foi implantado em um computador Pentium. O sinal adquirido pela câmera “wireless”
é transmitido para o computador, que processa a imagem. Uma vez que é feito a identificação dos
obstáculos, o programa identifica o caminho de fuga e transmite o sinal para a porta paralela e
que, por meio de fios, é enviado o sinal para o motor e o controle de direção do carro.
6. CONSIDERAÇÕES FINAIS
O programa foi escrito no aplicativo MATLAB, que interpreta os comandos e, desta forma, não
trabalha em tempo real, o que pode gerar problemas, tais como lentidão de respostas,
processamento paralelos, ou mesmo quando o aplicativo deixa de ser prioritário no sistema
operacional WINDOWS. Além do mais, o controle bang-bang não é o controle mais indicado
para submersíveis, que são sistemas complexos e requerem um controle robusto. Torna-se
interessante assim estudar o comportamento deste sistema para o controlador PID. Cabe ressaltar
que em fluidos, a absorção da luz do laser depende exponencialmente do valor do comprimento
de onda. No entanto, a proposta deste trabalho foi elaborar um programa para reconhecer
obstáculos e propor uma estratégia simples para contorná-los.
BIBLIOGRAFIA
HANAI, A. , CHOI, S.K., YUH, J., A New Approach to a Laser Ranger for Underwater Robots.
Proceedings of the 2003 IEEE/RSJ. Int. Conference on intelligent Robots and Systems - Las
Vegas, Nevada. October 2003. pp824-829.
KARRAS, George C., PANAGOU, Dimitra J. and KYRIAKOPOULOS, Kostas J.. Targetreferenced Localization of an Underwater Vehicle using a Laser-based Vision System. IEEE,
2006.
KONDO, Hayato and URA, Tamaki, Navigation of an AUV for investigation of underwater
structures. Control Engineering Practice 12, (2004). Pp. 1551-1559.
WHITCOMB, Louis, YOERGER, Dana, SINGH, Hanumant, and HOWLAND Jonathan,
Advances in Underwater Robot Vehicles for Deep Ocean Exploration: Navigation, Control, and
Survey Operations. Robotics Research 9: Proceedings of the Ninth International Symposium of
Robotics Research (ISRR’99) 1999. Snowbird, Utah, USA.pp.1-9.
AUTORES:
Antonio Eduardo Assis Amorim, Professor e Diretor da Faculdade de Tecnologia de Jahu,
doutor em Física Nuclear, Pós-Doutor em Engenharia da Produção, pesquisador na área naval
(submersíveis), assessor ad-hoc da Fapesp.
Isac Medeiros Rosa, Aluno de graduação do Curso Superior de Tecnologia em Construção e
Manutenção de Sistemas de Navegação Fluvial da Faculdade de Tecnologia de Jahu/CEETEPS
Alex de Almeida Prado, Auxiliar docente do Curso de Navegação Fluvial da Faculdade de
Tecnologia de Jahu/CEETEPS