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 "Schmidt, M" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Comparative assessment of point feature detectors in the context of robot navigation
    Autorzy:
    Schmidt, A.
    Kraft, M.
    Fularz, M.
    Domagała, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/950804.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    point features
    detectors
    descriptors
    Opis:
    This paper presents evaluation of various contemporary interest point detector and descriptor pairs in the context of robot navigation. The robustness of the detectors and descriptors is assessed using publicly available datasets: the first gathered from the camera mounted on the industrial robot [17] and the second gathered from the mobile robot [20]. The most efficient detectors and descriptors for the visual robot navigation are selected.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2013, 7, 1; 11-20
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The registration system for the evaluation of indoor visual slam and odometry algorithms
    Autorzy:
    Schmidt, A.
    Kraft, M.
    Fularz, M.
    Domagała, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/384854.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
    Tematy:
    SLAM
    visual odometry
    benchmark
    Opis:
    This paper presents the new benchmark data registra- tion system aimed at facilitating the development and evaluation of the visual odometry and SLAM algorithms. The WiFiBOT LAB V3 wheeled robot equipped with three cameras, XSENS MTi atitude and heading reference system (AHRS) and Hall encoders can be used to gather data in indoor exploration scenarios. The ground truth trajectory of the robot is obtained using the visual motion tracking system. Additional static cameras simulating the surveillance network, as well as artificial markers augmen ting the navigation are incorporated in the system. The datasets registered with the presented system will be freely available for research purposes.
    Źródło:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2013, 7, 2; 46-51
    1897-8649
    2080-2145
    Pojawia się w:
    Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Sprzętowy układ do estymacji siły oraz zmęczenia mięśni na podstawie sygnału elektromiograficznego
    A hardware system for muscle force and tiredness estimation from electromyo-graphic signal
    Autorzy:
    Kraft, M.
    Fularz, M.
    Kaczmarek, P.
    Schmidt, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/156364.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
    Tematy:
    FPGA
    elektromiografia
    EMG
    force and fatigue estimation
    Opis:
    W pracy przedstawiono implementację układu służącego do estymacji siły oraz zmęczenia mięśni na podstawie sygnału elektromiograficznego (EMG), rejestrowanego za pomocą dwukanałowego wzmacniacza, oraz położenia stawu mierzonego za pomocą enkodera kwadraturowego. W matrycy FPGA zaimplementowano struktury obliczające aktualną wartość średniej częstotliwości (MNF) oraz wartości średniokwadratowej (RMS) sygnału i kąta, co umożliwia estymację aktualnej siły oraz zmęczenia. Opracowane rozwiązanie jest skalowalne i umożliwia równoległą obsługę liczby kanałów ograniczonej wyłącznie zasobami matrycy FPGA.
    This paper presents an FPGA implementation of the muscle force and fatigue estimation unit based on the analysis of an electromyography (EMG) signal measured with a two-channel amplifier and the joint position measured with a quadratic encoder. The contemporary systems use the root mean square (RMS) of the EMG signal and muscle length to estimate the contraction force and decrease in the median frequency of the EMG signal to detect the muscle fatigue [2]. The proposed system consists of (Fig. 1): an infinite impulse response (IIR) high-pass filter with the cut-off frequency of 10 Hz, a dedicated RMS calculation block for the 512 samples window (Fig. 2.), the Fast Fourier Transform (FFT) block and a MicroBlaze processor. The muscle length is estimated using measurements from the encoder placed on the joint. The mean value of the EMG signal frequencies is used as the approximation of the median-frequency. The system was tested using the Xilinx SP605 evaluation kit and the obtained results were verified. The resources usage is presented in Table 1. Due to the FPGA inherent ability to parallelize computation, additional measurement channels can be easily added without increase in the processing time. The presented system is portable and can be used as a part of any mobile solution requiring feedback from the muscles-state (e.g. exoskeleton). Due to its scalability, it can be easily extended into a larger muscle-analysis system. Moreover, it can be modified to facilitate analysis of other biomedical signals.
    Źródło:
    Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 7, 7; 684-686
    0032-4140
    Pojawia się w:
    Pomiary Automatyka Kontrola
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Efficient RGB-D data processing for feature-based self-localization of mobile robots
    Autorzy:
    Kraft, M.
    Nowicki, M.
    Penne, R.
    Schmidt, A.
    Skrzypczyński, P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/330295.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    visual odometry
    simultaneous localization
    simultaneous mapping
    RGB-D
    tracking
    point features
    odometria wizyjna
    lokalizacja jednoczesna
    śledzenie
    Opis:
    The problem of position and orientation estimation for an active vision sensor that moves with respect to the full six degrees of freedom is considered. The proposed approach is based on point features extracted from RGB-D data. This work focuses on efficient point feature extraction algorithms and on methods for the management of a set of features in a single RGB-D data frame. While the fast, RGB-D-based visual odometry system described in this paper builds upon our previous results as to the general architecture, the important novel elements introduced here are aimed at improving the precision and robustness of the motion estimate computed from the matching point features of two RGB-D frames. Moreover, we demonstrate that the visual odometry system can serve as the front-end for a pose-based simultaneous localization and mapping solution. The proposed solutions are tested on publicly available data sets to ensure that the results are scientifically verifiable. The experimental results demonstrate gains due to the improved feature extraction and management mechanisms, whereas the performance of the whole navigation system compares favorably to results known from the literature.
    Źródło:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2016, 26, 1; 63-79
    1641-876X
    2083-8492
    Pojawia się w:
    International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
    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