Il settore Visione Artificiale ha proseguito l’attività di studio e sviluppo di algoritmi innovativi e sistemi avanzati che usando sistemi di visione (telecamere), sono in grado di eseguire misure dimensionali non a contatto con un’alta accuratezza. Specificamente, sono stati affrontati temi concernenti la taratura di ottiche e sensori, la descrizione e il riconoscimento automatico di oggetti, le misure stereometriche, la stima della posa del sensore e la ricostruzione tridimensionale di scene riprese da telecamere. Queste attività trovano applicazioni nella robotica, nella navigazione autonoma, nella videosorveglianza e nella registrazione e preservazione dei beni culturali.
Il problema del riconoscimento di oggetti geometrici è stato affrontato nell’ottica di identificare autonomamente gli obbiettivi da raggiungere e gli ostacoli da evitare nel compimento di una missione da parte di robot autonomi. Sono stati sviluppati modelli di ragionamento per l’etichettatura di proiezioni planari di poliedri basati sul raggruppamento di elementi caratteristici a diversi livelli di astrazione (segmenti, facce, diedri, triedri e volumi) sino al raggiungimento di una struttura sempre più complessa, ma anche consistente con le regole della geometria solida. La descrizione ed il successivo riconoscimento permettono di identificare l’obbiettivo e gli ostacoli e di conseguenza valutare la geometria della scena per la pianificazione della traiettoria del veicolo autonomo.
Sopra: l'ambiente in cui si muove il veicolo autonomo. Sotto: la scena come vista dalla telecamera sul robot (sinistra); la scena segmentata con l'oggetto riconosciuto in rosso (destra).
Nell’ambito di un contratto con Alcatel Alenia Spazio Italia, è stata sviluppata una parte del sistema di visione per lo Eurobot Flight Model (EFM), un sistema robotizzato progettato dall’ESA per coadiuvare gli astronauti durante le attività extraveicolari, sulla Stazione Spaziale Internazionale e in future missioni planetarie. È stato sviluppato e provato un sistema per la registrazione visiva della posa del robot rispetto alla Stazione. L’algoritmo di registrazione si basa sul confronto tra l’immagine della scena acquisita dal sensore ed un rendering del modello CAD della Stazione visto dalla posa presunta, ed è in grado di funzionare sia con una singola telecamera che con un sistema di due o più telecamere rigidamente connesse.
Allestimento sperimentale per la registrazione della posa con una telecamera sul polso del robot, che simula una testa stereo.
È proseguito lo studio di algoritmi per la localizzazione e simultanea mappatura dell’ambiente operativo di un robot mobile (Simultaneous Localization And Mapping, SLAM) usando tecniche di stereovisione e mappe bidimensionali (occupancy grid maps). È stato sviluppato un algoritmo originale che, combinando le misure odometriche visive fornite da due diversi approcci, consente di ridurre fortemente l’errore nella stima della posa del robot. In questo metodo, la componente angolare del movimento è stimata mediante il tracking e la registrazione delle nuvole di punti 3D fornite dalla testa stereo durante il moto del robot. L’accuratezza posizionale è ottenuta mediante correlazione di mappe 2D locali, ottenute da una scansione panoramica della testa stereo in punti successivi della traiettoria, contro una mappa globale costruita incrementalmente a partire dalle mappe locali.
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Sopra: Il robot Pioneer 3DX utilizzato per lo studio e sviluppo di algoritmi di SLAM (sinistra); vista panoramica dell'ambiente in cui si muove il robot (destra).
Sotto: stima della traiettoria del robot sul modello CAD dell'ambiente (sinistra); nuvole di punti 3D e stima delle pose del robot (destra).
Nel 2004 si è iniziata la sperimentazione sull’uso di una telecamera per la misura di piccoli spostamenti di oggetti qualsiasi posti a grandi distanze. Si è usata una telecamera con sensore di 1/3” ed un teleobbiettivo di lunghezza focale 300 mm per monitorare lo slittamento di un terreno soggetto a movimenti franosi. I risultati conseguiti con questo tipo di apparecchiatura hanno dimostrato che è possibile misurare spostamenti con un’accuratezza di pochi millimetri ad una distanza di circa 200 m. Nel 2005 si è lavorato per migliorare le prestazioni del sistema, adottando un nuovo algoritmo per identificare punti invarianti all’illuminazione e sopratutto realizzando un sistema di movimentazione orizzontale e verticale della telecamera per analizzare una zona più ampia da monitorare.
Il nuovo allestimento sperimentale progettato per analizzare aree estese, durante le prove di laboratorio.