Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 19

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Popularność sportów zimowych w Polsce wciąż rośnie. Ośrodki narciarskie zlokalizowane na górskich lodowcach umożliwiają całoroczne uprawianie sportów zimowych, co nie jest możliwe w polskich kompleksach. Alternatywą mogą okazać się kryte stoki narciarskie, których jak dotąd nie ma w naszym kraju. Na świecie zrealizowanych zostało już wiele takich obiektów i wszystkie cieszą się ogromnym zainteresowaniem wśród turystów przez cały rok. Celem pracy dyplomowej było wykonanie wariantowego projektu konstrukcji krytego stoku narciarskiego, przy rozpatrzeniu dwóch koncepcji architektoniczno-budowlanych tego typu obiektu sportowego.
EN
The popularity of winter sports in Poland is constantly growing. Ski resorts located on mountain glaciers make it possible to practice winter sports all year round, which is not possible in Polish complexes. An alternative option may be indoor ski slopes, which so far are not present in our country. In other countries, many such facilities have already been constructed and they are all very popular among tourists throughout the year. The aim of the thesis was to create a variant design of the construction of an indoor ski slope, considering two architectural and construction concepts of this type of sports facility.
EN
The paper reports initial results on modeling and simulating cooperation of rescue robots. Our aim is to investigate the efficiency of the "first simulate then act" paradigm for rescue operations undertaken by multiple mobile robots, assuming that information about the environment can be incomplete and partially inconsistent. to deal with ignorance and contradictions we adopt a non-standard logic in the infrrence engine. To demonstrate feasibility of our approach we present the architecture of the developed simulator and results of experiments done so far.
PL
W pracy opisano moduł budowania mapy otoczenia zdalnie sterowanego bezzałogowego pojazdu przeznaczonego do zadań specjalnych, poruszającego się w dowolnym terenie. Pojazd sterowany jest przez operatora na podstawie obrazu z 6 kamer. Zadaniem prezentowanego modułu jest przedstawienie operatorowi tych informacji z otoczenia, które są niewidoczne na podstawie obrazu z kamer. Przykładem takich parametrów jest odległość do przeszkody przed i z boku pojazdu oraz informacja o profilu drogi przed pojazdem, umożliwiająca ostrzeżenie użytkownika przed nieprzejezdnym terenem, nieoczekiwaną przeszkodą, itp. Stosunkowo duże braki w informacji otrzymywanej z kamer powodują, że dodatkowy obraz zbudowany na podstawie danych laserowych jest praktycznie przydatny.
EN
A typical driverless and remotely operated vehicle is usually equipped with cameras which give insufficient information about the nearest environment and an operator has difficulties in driving such a vehicle in unknown environment. In this paper, we consider a problem of the vehicle nearest area map building system based on additional devices. The vehicle is equipped with SICK. LMS lasers, inclinometer and radars. Combining Information from the devices allows to build a map which helps an operator to drive the vehicle more efficiently. We tested the system on a few military vehicles and the results show that our system really improves remotely driving.
PL
W pracy omówiono metody określenia zmian położenia robota mobilnego w środowisku 3D. Przedstawiono dwie implementacje filtru cząsteczkowego, których celem jest przyśpieszenie obliczeń. Omówiono metodę, w której zmiana położenia i orientacji odbywa się oddzielnie oraz metodę wykorzystującą procesory graficzne w algorytmie lokalizacji.
EN
In the article the overview of localization methods is presented. Two modifications of particle filter algorithm are described. In the first approach the position and orientation of the mobile robot are determined separately. In second method parallel processing units are used. Both methods allow us to speedup the process of localization.
EN
In this article we present a navigation system of a mobile robot based on parallel calculations. It is assumed that the robot is equipped with a 3D laser range scanner. The system is essentially based on a dual grid-object, where labels are attached to detected objects (such maps can be used in navigation based on semantic information). We use a classical SMPA (Sense - Model - Plan - Act) architecture for navigation, however, some steps concerning object detection, planning and localization are parallelized in order to speed up the entire process. The CUDA (Compute Unified Device Architecture) technology allows us to execute our algorithms on many processing units with use of a inexpensive graphics card which makes it possible to apply the proposed navigation system in a real time.
EN
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.
PL
W poniższej pracy przedstawiono system nawigacyjny robota mobilnego. W procesie planowania trasy wykorzystuje się semantyczną wiedzę o otoczeniu. Robot wyposażony w skaner laserowy 3D analizuje otoczenie i przypisuje obserwowanym obiektom etykiety. Cel do którego robot ma dotrzeć jest wskazywany poprzez podanie nazwy obiektu. Możemy więc wydać polecenie typu jedź do ściany, do drzwi, czy też umywalki. Zastosowano hybrydową rastrowo-obiektową reprezentację otoczenia. W procesie planowania trasy zastosowano sieci komórkowe.
EN
In this article we present a system which allows a mobile robot to navigate in an outdoor or indoor environment. Data obtained from a 3D laser range finder is analyzed and semantic labels are attached to the detected objects. The dual grid based and semantic map is built. The obstacle-free path is generated using a Cellular Neural Network. The goal for the robot is given using semantic labels. When the same label is attached to many objects the cheapest path is found. The path planning method is fast and allows taking into account various features of the environment and types of robots. In comparison to the potential field method the algorithm proposed in this paper does not suffer from local minima problem. The experiments were performed in real indoor and outdoor environments.
PL
W artykule przedstawiono system wspomagający prace operatora zdalnie kontrolowanego pojazdu poprzez wizualizację najbliższego otoczenia jako mapy wysokości przeszkód. Informacje o otoczeniu zbierane są za pomocą dalmierzy laserowych 2D dokonujących pomiaru w jednej płaszczyźnie, dane dotyczące umiejscowienia i przechyłów pojazdu dostarczają inklinometr, radarowy czujnik prędkości oraz moduł GPS. Na podstawie przemieszczania się pojazdu możliwa jest pełna rekonstrukcja środowiska, przy założeniu że jest ono całkowicie statyczne. Przedstawiono wyniki budowania mapy 2,5D dla trzech różnych środowisk: garażu podziemnego, przejazdu między budynkami i parkingu samochodowego.
EN
We present a system designed to support remote controlled vehicle operation. It is done by visualizing height of obstacles surrounding the vehicle as a color map. Information about the environment is collected by 2D laser rage finders, the vehicle state is known from the following devices: inclinometer, radar velocity measuring device, and GPS. Based on information about the vehicle movement, it is possible to reconstruct 2.5D map of the environment, provided that this environment is static, i.e., obstacles are not moving. The results are presented for seans obtained in: a large underground garage, on a street surrounded by building, and on a parking area.
9
Content available Segmentacja danych otrzymanych z lasera 3D
PL
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.
EN
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.
PL
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".
EN
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.
PL
W poniższej pracy zaprezentowana zostanie metoda tworzenia map semantycznych otoczenia robota mobilnego. Robot jest wyposażony w dalmierz laserowy, który umożliwia zbieranie trójwymiarowej informacji o środowisku. Dane są zapamiętywane jako kolorowy obraz. Proces segmentacji danych i tworzenia trójwymiarowej mapy otoczenia składa się z następujących etapów: wyodrębnienie obszarów jednorodnych, opisanie krawędzi i powierzchni obszarów, klasyfikacja, tworzenie grafu opisującego scenę. Przyjęto założenie, że klasyfikacja odbywa się na podstawie wprowadzonych wcześniej do bazy wiedzy zbioru reguł i dodatkowej informacji przechowywanej w etykietowanych grafach. Przeprowadzone eksperymenty wykazały, że segmentacja powierzchni 3D przy pomocy klasycznych metod przetwarzania obrazów, które są stosowane w widzeniu maszynowym umożliwia przeprowadzanie obliczeń w sposób efektywny. Proces tworzenia mapy semantycznej jest nadal opracowywany, ale wstępne wyniki są zadawalające.
EN
In the article a method of building semantic map of robots' environment is presented. A robot is equipped with a laser sensor which enables to obtain 3 dimensional information of the scene. Data is stored in a colour image. The segmentation and map building processes consist of the following parts: selecting homogeneous areas in the image obtained from the data, the edges and the areas description, classification, creating a graph which describes the scene. It is assumed, that classification is performed based on previously stored rules database and additional information stored in labelled graphs. Experiments which have been done showed that 3D area segmentation, using classical pattern recognition methods which are widely used in machine vision enables to perform computations effectively. The semantic map creation process is still under development but the performed results are satisfied.
12
Content available remote Wielorobotowy system transportowy
PL
W artykule przedstawiono koncepcję zespołu wielorobotowego wykonującego zadanie transportowe w otoczeniu przemysłowym, na przykład w hali fabrycznej. Idea systemu polega na poruszaniu się grupy robotów po wcześniej zdefiniowanym, wspólnym grafie w ten sposób, że nie może wystąpić kolizja pomiędzy robotami, nie mogą się one zakleszczyć a droga robotów i czas realizacji zadania musi być optymalny dla całego zespołu. Ponadto prezentowany system jest systemem rozproszonym, z minimalną komunikacją pomiędzy agentami.
EN
In this article a model of group of mobile robots which executes a transportation task in an industrial environment is presented. The robots move on a previously defined graph. The task is that collision or deadlock must not occur and the path and execution time must be optimal for the whole team. The presented system is distributed with minimal communication among agents.
PL
W tekście została omówiona konstrukcja gąsienicowego robota mobilnego, stworzonego przez studentów, należących do Naukowego Koła Sztucznej Inteligencji przy Wydziale Fizyki Uniwersytetu Warszawskiego. W opisie, szczególny nacisk położono na możliwości i ograniczenia, wynikające z zastosowania gotowego systemu konstrukcyjnego firmy LEGO, oraz dostępnego dla tej platformy oprogramowania open source.
EN
In this article a construction of a caterpillar mobile robot is presented. The robot was created by students, belonging to Scientific Group of Artificial Intelligence, by the Faculty of of Physics of the University of the Warsaw. In the description, particular emphasis stayed for possibilities and restrictions, resulting from applying of the ready construction system of the LEGO company, and available open source software for this platform.
PL
W poniższym artykule przedstawiono metodę budowy map otoczenia robota mobilnego wyposażonego w skaner laserowy 3D. Zastosowano hybrydową - rastrowo-obiektową metodę reprezentacji otoczenia. Przyjęto, ze każda z komórek przechowuje listę obiektów, które w danej komórce występują W opisywanym algorytmie rozpoznawane są fragmenty ścian, naroża oraz krawędzie. W dalszej części prac planujemy rozszerzenie listy obiektów.
EN
In this paper, we consider the problem of 3D maps building based on the laser 3D. The map of the environment is represented as a 2D array. Each cell represents rectangular region of the scene and consists of a list of objects. The main advantages of the system are real-time map building, low memory consumption and accuracy. We prove that the system works properly in real indoor environment but it can be extended in order to built the map of unstructured environment.
PL
W poniższym artykule omówiono zastosowanie biegunowych sieci komórkowych w zagadnieniu odruchowego planowania trasy dla robota mobilnego wyposażonego w skaner laserowy 3D. Dane z dalmierza sąwykorzystane do zbudowania dwuwymiarowej biegunowej mapy przejezdności. Mapa biegunowa służy do określenia dopuszczalnych kierunków przemieszczania sił robota, uwzględniając różnicę wysokości obszarów reprezentowanych przez poszczególne komórki. Istotną zaletą tej metody, jest możliwość przemieszczania się robota po nierównościach terenu, co nie byłoby możliwe w przypadku, gdyby mapa otoczenia była tworzona na podstawie danych pochodzących ze skanera laserowego 2D.
EN
In the article a method for path planning, based on laser3D data, for a mobile robot is presented. Data from a laser3D is used to build a 2D radial map of an environment. The map is used to determine available directions. The main advantage of the method is a possibility to generate obstacle-free path in rough terrain. It is not possible 2D laser only.
16
Content available remote Tworzenie map otoczenia robota mobilnego na podstawie wskazań skanera 3D
PL
W referacie przedstawiona zostanie metoda budowy map otoczenia robota mobilnego wyposażonego w skaner laserowy 3D. Zaletą opisywanej metody jest to, że tworzenie mapy odbywa się w czasie rzeczywistym, mapa umożliwia generowanie bezkolizyjnej trasy oraz lokalizację robota poruszającego się wewnątrz budynków.
EN
The paper presents the method which allows on-line map building based on 3D laser scanner indications. The grid-based representation is used. In each cell of the map information about 3D objects is stored. The map is used for path planning and localization.
17
EN
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.
PL
W artykule poruszono problem organizacji współpracy robotów mobilnych o niejednorodnej strukturze. Rozważono przypadek, gdy do wykonania zadania konieczna jest współpraca kilku robotów. Dodatkowym ograniczeniem jest prostota systemu sterowania każdego z robotów. Zaproponowano prosty model współpracy i zweryfikowano go eksperymentalnie poprzez implementację wykorzystującą roboty Khepera o różniącej się morfologii.
EN
The paper presents the problem of organising cooperation among heterogenous mobile robots. It is assumed that cooperation of a number of robots is necessary to achieve the goal. Another constraint is introduced by simplicity of the control system of each robot. A simple model of cooperation has been introduced and verified experimentally using Khepera robots with different sets of resources.
19
PL
W pracy przedstawiono założenia wyjściowe i strukturę modelu obliczeniowego, opracowanego dla celów numerycznego wyznaczania parcia statycznego ośrodka sypkiego na ściany komór w silosach koncentrycznych, z uwzględnieniem podatności ścian. Prezentowany model, zbudowany do analizy układów osiowo-symetrycznych, uwzględniający interakcję ściany i ośrodka sypkiego posłużył do opracowania programu numerycznego mogącego mieć szerokie zastosowanie na etapie obliczeń ścian komór silosów walcowych. Przykładowe testy numeryczne wykonane przy użyciu tego programu dla koncentrycznej komory silosu potwierdziły efektywność programu i wykazały istotne znaczenie uwzględnienia podejścia interakcyjnego w analizie silosów walcowych.
EN
The paper presents the assumptions and formulation of designed model for the needs of numerical prediction of static wall pressure of bulk solids in the double concentric silo bins. The presented model is taking into account the assumption about interaction between grain and flexible wall structure. It has been used for the preparation of apropriate numerical program, which can be applied in design of various cylindrical silo structures. The exemplary tests have shown the efficiency of the program and have proved the significance of the interactional approach in wall pressure design.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.