Sensor de distância usando Câmera Stereo & IA

Abstract

Os veículos autônomos vêm ganhando espaço no meio automobilístico, e um fator que pode aumentar a chance de sucesso é a maior acessibilidade das tecnologias que compõem esses veículos. Com isso em mente, foi desenvolvido um sensor de distância por meio de um par de câmeras estéreo e inteligência artificial. O sensor tende a mostrar de maneira qualitativa a distância de objetos, por uma fração do preço de outras tecnologias presentes no mercado, o que justifica o uso dessa tecnologia para tais aplicações. Usando a linguagem Python, um conjunto de dados de mais de duas mil imagens criado nesse trabalho e uma rede neural pré treinada, foi possível construir um modelo que gera as disparidades das imagens como subproduto de uma imagem reconstruída. Como consequência, podem ser calculadas as distâncias dos objetos ao seu redor. Qualitativamente, foi obtido um resultado satisfatório. Porém, notou-se uma diminuição no desempenho do modelo quando a imagem possui um número elevado de objetos ou baixa iluminação. Pensando na aplicação inicial, são necessárias algumas melhorias, principalmente a modificação da arquitetura do modelo, o que permite a redução de descontinuidades no mapa de disparidade. Além isso, há a necessidade de ampliar a complexidade da função de custo, de modo a minimizar as perdas do treinamento. As medidas permitiram aferir distâncias de maneira satisfatória, com um erro de 5,8% no espectro de valores RGB por pixel entre a imagem reconstruída e a imagem capturada pela câmera.