• SIFT
• scale invariant feature transform
• visione artificiale

L’argomento trattato nel presente lavoro è il riconoscimento ostacoli da parte di un veicolo autonomo che si muove in ambiente esterno, mediante visione artificiale. Per rilevare la distanza degli ostacoli è stata utilizzata la visione stereoscopica. L’approccio utilizzato può essere esplicato nelle seguenti fasi: 1) Estrazione di features dalle immagini provenienti dal sistema stereo 2) Individuazione delle corrispondenze tra le features provenienti da coppie di immagini stereo. 3) Triangolazione delle features di cui si è determinato una corrispondenza in modo da ottenere un insieme di punti nello spazio 3D 4) Clusterizzazione dei punti tridimensionali ottenuti dopo la triangolazione. Ogni cluster ottenuto rappresenta un’area non navigabile. 5)Creazione di una rappresentazione bidimensionale vista dall’alto degli ostacoli 6) Creazione della mappa bidimensionale vista dall’alto degli ostacoli. La mappa è stata creata sia relativamente al sistema di riferimento mobile solidale al veicolo, basandosi solo sullo stato corrente dell’ambiente che si presenta davanti al sistema di visione, sia relativamente ad un sistema di riferimento fisso, basandosi sui dati memorizzati durante tutto il tragitto che il veicolo ha percorso.