W pracy zaprezentowano zastosowanie algorytmów ICP (Iterative Closest Point) i algorytmu SIFT w lokalizacji robota mobilnego. W prowadzonych pracach przyjęto założenie, że robot przemieszcza się w przestrzeni 3D i jest wyposażony w skaner laserowy 3D. Klasyczny algorytm ICP jest czasochłonny, ale połączenie go z algorytmem SIFT znacząco zmniejsza czas obliczeń i jednocześnie zapewnia porównywalną dokładność wyniku. Ponieważ metoda SIFT wymaga zapisywania danych w postaci obrazu zaproponowano kilka metod przekształcenia skanu 3D do obrazu i przetestowano wpływ danej metody na poprawność oraz czas obliczeń.
In this paper the applications of ICP (Iterative Closest Point) algorithm and SIFT algorithm for mobile robot localization are presented. It is assumed that the robot is equipped with 3D laser range scanner and it acts in 3D space. Classical ICP method is time consuming but using SIFT methods for features detection makes the process of localization more effective. Before the process of localization starts the 3D data are transformed into 2D image. In the paper a few method of data transformation are presented. The influence of data transformation in process classification is presented in the paper.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00