Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "mapping" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Fast method of 3D map building based on laser range data
    Autorzy:
    Siemiątkowska, B.
    Gnatowski, M.
    Zychewicz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/384447.pdf
    Data publikacji:
    2007
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    mapping
    navigation
    Opis:
    In this paper, we consider the problem of 3D maps building based on the 3D laser scanner indications. The map of the environmem is represented as a 2D array of cells. Each cell represents rectangular region of the scene and consits of list of objects. The key idea of the system is lines extraction from the raw laser data and assigning them to the proper cells. Based on the lines, a set of objects (planes) is built and assigned to each cell. Objects represent obstacles in the environment. The main advantages of the system are real-time map building and Iow memory consumption. We prove that the system works property in real indoor environment but the system can be extended in order ta buiit the map of uristructured robots surrounding.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2007, 1, 2; 35-39
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Mobile robot navigation with the use of semantic map constructed from 3D laser range scans
    Autorzy:
    Siemiątkowska, B.
    Szklarski, J.
    Gnatowski, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/206413.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
    Tematy:
    artificial intelligence
    robotics
    mapping
    Opis:
    We describe a system allowing a mobile robot equipped with a 3D laser range finder to navigate in the indoor and outdoor environment. A global map of the environment is constructed, and the particle filter algorithm is used in order to accurately determine the position of the robot. Based on data from the laser only, the robot is able to recognize certain classes of objects like a floor, a door, a washbasin, or a wastebasket, and places like corridors or rooms. For complex objects, the recognition process is based on the Haar feature identification. When an object is detected and identified, its position is associated with the appropriate place in the global map, making it possible to give orders to the robot with the use of semantic labels, e.g., "go to the nearest wastebasket ". The obstaclefree path is generated using a Cellular Neural Network, accounting for travel costs with distance or ground quality. This path planning method is fast and in comparison with the potential field method it does not suffer from the local minima problem. We present some results of experiments performed in a real indoor environment.
    Źródło:
    Control and Cybernetics; 2011, 40, 2; 437-453
    0324-8569
    Pojawia się w:
    Control and Cybernetics
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Segmentacja danych otrzymanych z lasera 3D
    3D laser data segmentation
    Autorzy:
    Siemiątkowska, B.,
    Szklarski, J.
    Gnatowski, M.
    Zychewicz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/157394.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    segmentacja
    mapy 3D
    3D mapping
    segmentation
    Opis:
    Otoczenie robota - wnętrze budynku jak i obszar znajdujący się na zewnątrz może być podzielony na fragmenty, którym następnie możemy przypisać pewne znaczenie semantyczne. Przed przystąpieniem do dokonywania klasyfikacji należy jednak dokonać filtracji i segmentacji danych pomiarowych. W poniższym artykule przedstawione zostaną wyniki segmentacji chmury punktów, którą otrzymujemy na podstawie wskazań laserowego skanera 3D. Zastosowano nowatorską technikę, w której dane pomiarowe zamieniane są na postać kartezjańską, następnie obliczane są wektory normalne do powierzchni, na której punkty leżą. Składowe wektora są normalizowane i zapisywane w reprezentacji RGB. W wyniku opisanej transformacji powstaje kolorowy obraz. Dzięki temu problem segmentacji danych w przestrzeni 3D jest sprowadzony do zadania analizy kolorowych obrazów. Umożliwia to zastosowanie znanych z wizji algorytmów: usuwania szumów, rozrostu ziarna i segmentacji. Przeprowadzone eksperymenty w pomieszczeniu zamkniętym i na zewnątrz budynku potwierdziły efektywność przyjętej metody.
    Map building of unknown environment is a part of a navigation system and is one of the most important topics in modern mobile robotics. Many environment representations have been proposed. One of the most popular is 2D representation which has many limitations, for example the height of obstacles is not taken into account. In the last decade 3D sensors are being more popular which enable 3D map building. In our approach the laser scans a scene and gives 2D data. The rotating support rotates the laser vertically, which allows to make 3D scans. The cloud of points is transformed into a set of normal vectors. The coordinates of a vector are represented as: red, green and blue colors. And 3D information is represented as 2D color image. The segmentation of the RGB image is performed using classical image processing methods. 2D areas are transformed into a 3D representation and classified. Experimental results validated the proposed approach and showed the benefits of using classical method of image processing for 3D data segmentation.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 3, 3; 275-278
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Budowa hybrydowej semantyczno-rastrowej reprezentacji otoczenia robota mobilnego na podstawie wskazań dalmierza laserowego 3D
    Construction of a dual metric-semantic map of the mobile robot environment based on data from a 3D laser scanner
    Autorzy:
    Siemiątkowska, B.,
    Szklarski, J.
    Gnatowski, M.
    Zychewicz, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/157384.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    nawigacja
    reprezentacja środowiska
    navigation
    3D mapping
    Opis:
    W artykule przedstawiono metodę budowy hybrydowej rastrowo-obiektowej mapy otoczenia mobilnego na podstawie wskazań skanera laserowego 3D. Chmura punktów jest zapisywana w postaci zbioru wektorów normalnych. Składowe wektora są reprezentowane jako składowe RGB. Przeprowadzana jest segmentacja obrazu, a następnie dokonuje się klasyfikacji semantycznej. W procesie klasyfikacji wykorzystuje się cechy Haara oraz systemy regułowe. Każdy wykryty obiekt jest przypisywany do pewnej komórki mapy rastrowej. Mapa utworzona w ten sposób może być następnie wykorzystana w algorytmie nawigacyjnym - ułatwia współpracę robot-człowiek oraz planowanie trasy. Metoda jest kontynuacją algorytmu opisanego w artykule pt." Segmentacja danych otrzymanych z dalmierza laserowego 3D".
    The major goal of our current research is to build a dual grid-based and semantic map of an unknown indoor environment based on data obtained from a 3D laser scanner. In this paper main steps concerning object classification are presented. A point cloud from the 3D scanner is transformed into a set of normal vectors, which are then represented as a RGB raster image where each color component corresponds to x, y, z coordinates of the vectors. In the next step we apply some standard methods from image analysis, like flood-filling and object detection using Haar-like features, in order to perform segmentation and find objects of our interest in the examined scene. Afterwards we use 3D geometrical information and relation between the detected objects in our classification process. If a semantic meaning can be assigned to any object it is used for building a dual metric-semantic map of the environment. Such a map should serve as a basic element for human-robot interaction.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2010, R. 56, nr 3, 3; 279-282
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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