Contextualização

A Visão Computacional é um campo interdisciplinar da ciência que lida com como os computadores podem ganhar uma alta compreensão a partir de imagens ou vídeos digitais. Do ponto de vista da engenharia, ela busca automatizar tarefas que o sistema visual humano pode fazer. A visão computacional é o fundamento da inteligência artificial e é amplamente aplicada em muitos campos, como vigilância, automação industrial, segurança, transporte, marketing, entretenimento, atendimento ao cliente e muitos mais.

A robótica, por outro lado, é um ramo interdisciplinar da ciência e engenharia que se dedica ao design, construção, operação e aplicação de robôs. Os robôs são usados para fazer trabalhos muito perigosos para os humanos, como desminagem e descarte de bombas, ou trabalhos em ambientes extremos como espaço ou fundo do mar. Os robôs também estão sendo usados para fazer trabalhos repetitivos, permitindo que os humanos se concentrem em tarefas mais complexas e criativas. Combinando esses dois campos, a Visão Computacional para Robótica emprega as técnicas de visão computacional para permitir que os robôs adquiram, processem, analisem e compreendam imagens do mundo real.

A Visão Computacional para Robótica é, portanto, a espinha dorsal de muitas técnicas de robótica modernas. Permite que robôs reconheçam objetos, naveguem em torno de obstáculos, rastreiem movimentos, explorem ambientes desconhecidos, entre outros. Os avanços nesse campo estão impulsionando uma gama de aplicações disruptivas, desde veículos autônomos e drones de entrega até robôs colaborativos que trabalham lado a lado com humanos.

Introdução

O objetivo deste projeto é permitir que você, como estudantes, explorem o mundo da Visão Computacional para Robótica. Você aprenderá como as técnicas de visão computacional são usadas para que os robôs entendam o mundo ao seu redor. A primeira parte deste projeto será dedicada ao estudo dos conceitos fundamentais da Visão Computacional e da Robótica.

Na segunda parte, você irá se familiarizar com as aplicações práticas e a implementação de algoritmos de visão computacional em um ambiente de robótica. Para esta etapa, você será dividido em grupos e terá a chance de implementar suas próprias soluções para problemas definidos.

Finalmente, na terceira e última parte deste projeto, cada grupo apresentará sua solução e discutirá as dificuldades encontradas e como foram superadas, assim como o desempenho do algoritmo que escolheram implementar.

Este projeto é uma excelente oportunidade para aprender fazendo, que é uma das formas mais eficazes de aprendizado. Vocês não só adquirirão um conhecimento teórico profundo, mas também ganharão experiência prática na aplicação desse conhecimento.

Você pode começar se preparando para este projeto pesquisando mais sobre a visão computacional e como ela é usada na robótica. Recomendamos os seguintes recursos para se aprofundar no assunto:

1. [Fundamentos de Visão Computacional]
2. [Python e OpenCV para Visão Computacional]
3. [Visão Computacional na Robótica]
4. [Curso de visão computacional aplicada à robótica]

Acreditamos que cada um de vocês trará um conjunto único de habilidades e perspectivas para este projeto e mal podemos esperar para ver as soluções inovadoras que vocês criarão!

Atividade Prática

Detecção e Rastreamento de Objetos com Visão Computacional para Robôs

Objetivo do Projeto

Utilizar técnicas de visão computacional para criar um robô capaz de detectar e rastrear um objeto colorido específico.

Materiais Necessários

1. Kit de robô (pode ser de qualquer tipo, desde que contenha uma câmera ou possa ser acoplada uma câmera nele)
2. Câmera (Webcam ou embutida no robô)
3. Bola ou objeto de cor uniforme e bem definida para ser detectada pelo robô
4. OpenCV e Python instalados no PC dos alunos
5. Ambiente para testes

Descrição Detalhada do Projeto

A ideia do projeto é desafiar os alunos a utilizarem a biblioteca OpenCV para detectar e seguir um objeto de cor uniforme em tempo real. O robô deve ser capaz de identificar o objeto em diferentes cenários e luminosidades, e ser capaz de ajustar suas ações dependendo da localização do objeto em seu campo de visão.

Passo a passo da Atividade

1. Fundamentos de Cor e Espaço de Cor: Entenda os conceitos básicos de cor e como as cores são representadas em imagens. Especialmente importante é o espaço de cor HSV (Hue, Saturation, Value), comumente usado para detecção de cor.

2. Detecção de Cor com OpenCV: Pesquise sobre como utilizar a biblioteca OpenCV para detecção de cor em imagens. Selecione um objeto de cor bem definida para testar a detecção de cor.

3. Calibração da Cor do Objeto: Calibre a cor do objeto que seu robô deverá detectar. Isso pode exigir o teste de diferentes valores de H, S e V até que a detecção do objeto seja precisa.

4. Detecção de Objetos: Utilize a detecção de cor para identificar o objeto na visão do robô. Implemente uma solução para desenhar uma borda ao redor do objeto para confirmação visual da detecção.

5. Movimento do Robô Relativo ao Objeto: Programe o robô para agir com base na posição do objeto detectado. Isso pode significar mover o robô na direção do objeto se ele estiver à esquerda ou à direita do centro da visão da câmera, ou parar o robô se o objeto estiver centralizado.

6. Testes em Diferentes Cenários: Teste o robô em diferentes cenários para ter certeza que o algoritmo funciona de forma robusta. Isso pode incluir diferentes condições de luz e diferentes fundos atrás do objeto.

7. Ajustes e Melhorias: Baseado na etapa de teste, faça ajustes e melhorias no seu algoritmo para que funcione melhor em diferentes cenários. Isso pode incluir melhorar a detecção de cor ou aprimorar o movimento do robô relativo ao objeto.

Entregas do Projeto

Ao concluir a atividade prática, cada grupo deve preparar um relatório contendo os seguintes tópicos:

Introdução: Contextualize a relevância da visão computacional na robótica, os objetivos do projeto e as técnicas utilizadas.

Desenvolvimento: Explique com detalhes a teoria por trás dos temas chave do projeto (detecção de cores e rastreamento de objeto, movimentação do robô, uso da biblioteca OpenCV), a metodologia utilizada para implementar a atividade e discuta os resultados obtidos. Inclua trechos do código para auxiliar nas explicações e inclua imagens ou vídeos mostrando o robô em ação.

Conclusões: Apresente suas conclusões gerais sobre o projeto, falando sobre as dificuldades encontradas, como elas foram superadas, principais aprendizados obtidos e possíveis melhorias futuras.

Bibliografia: Liste todas as fontes consultadas na execução do projeto (livros, artigos, vídeos, sites, etc.). Lembre-se de formatar de forma adequada as fontes e de citá-las corretamente no decorrer do relatório.