3D environment modeling : hybrid system for blind people

• Autorzy: Gelmuda W. , Kos A.

Identyfikatory

DOI

10.15199/ELE-2014-147

Warianty tytułu

PL

Trójwymiarowe modelowanie otoczenia : hybrydowy system dla osób niewidomych

• Konferencja: Krajowa Konferencja Elektroniki (13 ; 05-09.06.2014 ; Darłówko Wschodnie ; Polska)
• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Blind people all over the world use only white sticks to avoid obstacles, holes and other dangerous objects. There are some navigational systems for blind people, including the ones that employ stereoscopic images, but none of them provides a high reliability. The hybrid system presented in this paper uses a laser range finder as a 3D scanner and a camera feed to create a highly reliable and accurate 3D model of surroundings to improve an obstacle detection, objects recognition, image processing and blind people navigation, which can work with a reduced functionality even in dark places.

PL

Osoby niewidome na całym świecie używają białej laski do wykrywania i omijania przeszkód, dziur oraz niebezpiecznych obiektów. Istnieje kilka systemów nawigacyjnych dla osób niewidomych i słabowidzących, wliczając te, które używają techniki obrazowania stereoskopowego, lecz żaden z tych systemów nie zapewnia dostatecznego poziomu niezawodności. Prezentowany w tym artykule hybrydowy system wykorzystuje dalmierz laserowy do stworzenia trójwymiarowego modelu otoczenia oraz obraz z kamery tak, aby stworzyć bardziej rzetelny trójwymiarowy model otoczenia oraz poprawić możliwości wykrywania obiektów, ich rozpoznawania, przetwarzania sygnałów oraz nawigacji osób niewidomych. Przedstawiony model umożliwia również pracę w ciemnych pomieszczeniach przy zachowaniu zredukowanej funkcjonalności.

Słowa kluczowe

EN

blind people; 3D scanner; environment modeling; obstacle detection

PL

osoby niewidome; modelowanie 3D; wykrywanie przeszkód; skaner 3D

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2014
• Tom: Vol. 55, nr 9
• Strony: 103--105
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz.

Twórcy

autor

Gelmuda W.

• AGH University of Science and Technology, Department of Electronics, Kraków

autor

Kos A.

• AGH University of Science and Technology, Department of Electronics, Kraków

Bibliografia

• [1] Z. L. Wang, “Nanogenerators for self-powering nanosystems and piezotronics for smart MEMS/NEMS,” in Proceedings of 24th International IEEE Conference on Micro Electro Mechanical Systems (MEMS), 115–120 (2011).
• [2] T. Matsumoto, T. Hoshino, Y. Akiyama, and K. Morishima, “Magnetically control of nano-structures for intracellular nano-robots,” in Proceedings of International Symposium on Micro-NanoMechatronics and Human Science (MHS), 109–114 (2011).
• [3] M. Al-Fandi, M. A. Jaradat, M. Al-Rousan, and S. Jaradat, “A living biological nano robot as self-navigator sensor for diseases,” in Proceedings of 1st Middle East Conference on Biomedical Engineering (MECBME), 176–179 (2011).
• [4] S. Y. Lee, Y. C. Su, M. C. Liang, J. H. Hong, C. H. Hsieh, C. M. Yang, Y. Y. Chen, H. Y. Lai, J. W. Lin, and Q. Fang, “A programmable implantable micro-stimulator SoC with wireless telemetry: application in closed-loop endocardial stimulation for cardiac pacemaker,” in Proceedings of IEEE International Solid-State Circuits Conference Digest of Technical Papers (ISSCC), 44–45 (2011).
• [5] A. Pandey and V. J. Mathews, “Low-delay signal processing for digital hearing aids,” IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, volume 19, issue 4, 699–710 (2011).
• [6] G. Yanli, X. Xiaoyun, C. Lingling, and Y. Peng, “Design and analysis of active transfemoral prosthesis,” in Proceedings of 36th Annual Conference on IEEE Industrial Electronics Society, 1495–1499 (2010).
• [7] J. H. Ye, S. B. Ryu, K. H. Kim, and Y. S. Goo, “Retinal ganglion cell (RGC) responses to different voltage stimulation parameters in rd1 mouse retina,” in Proceedings of Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 6761–6764 (2010).
• [8] M. P. Menikdiwela and K. M. Dharmasena, “Haptic based wallking stick for visually impaired people,” in Proceedings of IEEE International conference on Circuits, Controls and Communications (CCUBE), 1–6 (2013).
• [9] J. Songmin, Y. Hao, L. Xiuzhi, and F. Wei, “LineScout power line robot: Characterization of a UTM-30LX LIDAR system for obstacle detection,” in Proceedings of IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 4327–4334 (2012).
• [10] H. Y. Chung, Z. Y. Lin, H. W. Chen, and H. Y. Wang, “Algorithm for obstacle classification and lane line identification using LRF sensors,” in Proceedings of IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM), 823–826 (2010).
• [11] R. Solea, G. Veliche, D.-C. Cernega and M.-R. Teaca, “Indoor 3D Object Model Obtained using Data Fusion from Laser Sensor and Digital Camera on a Mobile Robot,” in Proceedings of IEEE Conference on System Theory, Control and Computing (ICSTCC), 479–484 (2013).
• [12] T. Ueda, H. Kawata, T. Tomizawa, A. Ohya, and S. Yuta, “Visual information assist system using 3D Sokuiki sensor for blind people” in Proceedings of 32nd Annual Conference on IEEE Industrial Electronics, 3058–3063 (2006).