Informacja

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

Wyszukujesz frazę "algorytmy SLAM" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Quasi-autonomiczny pojazd na bazie zestawu Lego Mindstorms NXT
Lego Mindstorms NXT based quasi-autonomous vehicle
Autorzy:
Dimitrova-Grekow, T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155173.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
pojazdy quasi-autonomiczne
nawigacja
mapowanie otoczenia
komunikacja człowiek-maszyna
detekcja obiektów
algorytmy SLAM
Mindstorms NXT
quasi-automonous vehicle
mapping
object detection
navigation
SLAM algorithms
human-machine communication
Opis:
W artykule przedstawiono metodę sterowania pojazdem, która jest analogiczna do wydawania poleceń człowiekowi, czyli operuje na abstrakcyjnych pojęciach. Zbadane zostało na ile możliwa jest budowa takiego systemu korzystając z powszechnie dostępnego sprzętu - zestawu Lego Mindstorms NXT. Główne zadania wykonywane przez robota, to budowanie mapy, osiągnięcie pozycji wskazanej przez operatora oraz wykrywanie i rozpoznawanie prostych obiektów. Badania eksperymentalne wykazały, że zastosowany algorytm rozpoznawaniu obiektów, uzyskał wysoką trafność.
The presented research evaluates how suitable the Lego Mindstorms NXT sets are for implementing real time algorithms in mobile devices. Therefore, a vehicle control method, based on an abstract commands list, was developed. The main tasks executed by the vehicle are: mapping, reaching a location determined by the operator and recognizing a primitive object. The interface of the project is shown in Fig. 1. It allows the user/operator to observe the map, the parameters of the objects and to send commands from the dynamic generated command list. The implemented mapping and object detection algorithms are shown in Fig. 2. The vehicle construction (Fig. 3) is based on the classical model of 2 steered and one balancing wheel. Tab.1 presents the following test results: the achieved position accuracy, object recognition precision and the time of task completion. The odometry [2, 3] of the construction is not good enough. Navigation could be improved by adding some more precise sensors [4], [5]. The efficiency of the object detection algorithm reaches 75%, which is relatively suitable for the vehicle tasks. The test experience shows that the Lego NXT set is not an easy platform to create a general purpose vehicle, because of the many sensor and motor problems. However, the general positive results speak for its partial suitability by experimental verification of different modern attempts requiring vehicles, avoiding great hardware costs.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2011, R. 57, nr 8, 8; 839-841
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    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