This thesis describes how to find the orientation and the scale of a surface using visual odometry. It particularly explains an algorithm created on purpose, using MatLab software, so as to estimate the position of four points cast on a surface; these coordinates will allow to determine the pose of the vision system. The algorithm only needs two inputs: a video of the examined surface where the camera is moved to frame the target from different points of view and the measurement of the distance covered by the camera during the shooting. After a brief description of the state of the art of the common measurement techniques from a distance, the basis of odometry is explained by which the program estimates the covered trajectory and the position of the framed objects. This work then examines MatLab native functions used by this algorithm and presents test results on them. Finally, all section and sub-program of the algorithm are explained in detail.

In questa tesi si descrive come si possa ricavare quali siano l’orientamento e le dimensioni di una superficie attraverso l’odometria visuale. Si discute, in particolare, un algoritmo appositamente creato in ambiente di sviluppo MatLab per stimare la posizione di quattro punti proiettati su una parete; come si vedrà più avanti, le coordinate di questi punti consentono di stabilire la posa del sistema di visione. L’algoritmo sviluppato richiede due soli input: un video della superficie analizzata in cui la telecamera si sposta inquadrando la parete da diverse angolature e la misura della distanza (in linea d’aria) percorsa dalla camera durante la ripresa. Dopo una breve descrizione dello stato dell’arte della misurazione di oggetti a distanza, si descrive quali sono le basi delle tecniche odometriche con cui il programma calcola la traiettoria percorsa durante la ripresa e la posizione degli oggetti inquadrati. Ci si concentra poi sulle funzioni native di MatLab sfruttate dal programma e si illustrano alcuni test realizzati su quest’ultime. Infine si riporta l’algoritmo descrivendo la funzione di ogni sua sezione e sottoprogramma.

Impiego della Visual Odometry per la rilevazione della posa di telecamera in sistemi di machine vision

VERNELLI, JACOPO WILLIAM
2019/2020

Abstract

This thesis describes how to find the orientation and the scale of a surface using visual odometry. It particularly explains an algorithm created on purpose, using MatLab software, so as to estimate the position of four points cast on a surface; these coordinates will allow to determine the pose of the vision system. The algorithm only needs two inputs: a video of the examined surface where the camera is moved to frame the target from different points of view and the measurement of the distance covered by the camera during the shooting. After a brief description of the state of the art of the common measurement techniques from a distance, the basis of odometry is explained by which the program estimates the covered trajectory and the position of the framed objects. This work then examines MatLab native functions used by this algorithm and presents test results on them. Finally, all section and sub-program of the algorithm are explained in detail.
2019
2020-10-31
Visual Odometry for camera pose estimation in machine vision systems
In questa tesi si descrive come si possa ricavare quali siano l’orientamento e le dimensioni di una superficie attraverso l’odometria visuale. Si discute, in particolare, un algoritmo appositamente creato in ambiente di sviluppo MatLab per stimare la posizione di quattro punti proiettati su una parete; come si vedrà più avanti, le coordinate di questi punti consentono di stabilire la posa del sistema di visione. L’algoritmo sviluppato richiede due soli input: un video della superficie analizzata in cui la telecamera si sposta inquadrando la parete da diverse angolature e la misura della distanza (in linea d’aria) percorsa dalla camera durante la ripresa. Dopo una breve descrizione dello stato dell’arte della misurazione di oggetti a distanza, si descrive quali sono le basi delle tecniche odometriche con cui il programma calcola la traiettoria percorsa durante la ripresa e la posizione degli oggetti inquadrati. Ci si concentra poi sulle funzioni native di MatLab sfruttate dal programma e si illustrano alcuni test realizzati su quest’ultime. Infine si riporta l’algoritmo descrivendo la funzione di ogni sua sezione e sottoprogramma.
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