Sistema de mapeamento tridimensional de ambientes.

A área de mapeamento 3D está em constante expansão devido à alta demanda por dados tridimensionais em aplicações como robótica, arquitetura, engenharia civil, etc. Este trabalho apresenta o desenvolvimento e avaliação de um sistema de mapeamento tridimensional. Dentre as tecnologias possíveis para mapeamento tridimensional, é utilizado neste trabalho o método baseado em LIDAR. O sistema é implementado com um sensor LIDAR 2D que, acoplado ao eixo de um motor elétrico, gera mapas tridimensionais do ambiente analisado. Dadas as características do sensor utilizado, o sistema aplica-se a ambientes internos e detecta objetos e superfícies a um raio máximo de 4 metros. A partir das distâncias medidas pelo sensor, as coordenadas euclidianas de pontos na superfície são definidas utilizando matrizes de transformação homogênea. Os pontos obtidos são então representados em uma Point Cloud, permitindo ao usuário uma interação prática e intuitiva com o modelo gerado. O desempenho do sistema foi testado em diferentes ambientes, comparando resolução, definição e tempo de mapeamento.

Palavras-chave em Inglês

3D mapping
LIDAR
Robotics
Point Cloud

Resumo em Inglês

The field of 3D mapping is in constant expansion due to the high demand for three-dimensional data in applications such as robotics, architecture, civil engineering, etc. This text presents the development and evaluation of a three-dimensional mapping system. Among the possible technologies used for three-dimensional mapping, the one applied in this project is based on LIDAR. The system is implemented with a 2D LIDAR sensor coupled to the shaft of an electric motor. As the shaft rotates, the sensor is able to generate three-dimensional maps of the environment. Due to the sensor characteristics, the system applies only to indoor environments and detects surfaces and objects within 4 meters. From the distances measured by the sensor, the coordinates of points on the surface are calculated using homogeneous transformation matrices. The points are then represented in a Point Cloud, allowing the user a convenient and intuitive interaction with the generated map. The system performance was tested in different environments, comparing resolution, definition and mapping time.

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Data de Publicação

2015-01-16

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