Detecção de obstáculos com visão estéreo para veículos autônomos

Abstract

Este trabalho explora o desenvolvimento de um sistema de visão estéreo voltado para veículos autônomos, empregando a detecção de objetos através do algoritmo YOLO. Para isso, são realizadas diversas etapas para tornar o funcionamento do sistema possível, desde a calibração e correção das imagens até o cálculo de disparidades e distâncias. Além disso, é realizada uma análise da precisão na estimação de distâncias, onde os testes de desempenho revelaram resultados satisfatórios, com variações em diferentes sistemas computacionais, ressaltando a relevância da escolha adequada de hardware para implementações práticas em ambientes dinâmicos e desafiadores.

This work explores the development of a stereo vision system for autonomous vehicles, employing object detection through the YOLO algorithm. To achieve this, various steps are taken to make the system operational, from image calibration and correction to the calculation of disparities and distances. Additionally, an analysis of accuracy in distance estimation is conducted, with performance tests revealing satisfactory results, with variations across different computational systems, emphasizing the importance of the appropriate choice of hardware for practical implementations in dynamic and challenging environments.