Wsparcie fotogrametryczne dla systemów nawigacyjnych platform mobilnych

• Autorzy: Burdziakowski P.

Warianty tytułu

EN

Photogrammetric support for mobile platforms’ navigation systems

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Obszary niedostępne dla sygnału GPS oraz nie posiadające numerycznych modeli terenu, są również niedostępne dla autonomicznych bezzałogowych obiektów. Głównym zadaniem systemu nawigacyjnego wykorzystującego metody fotogrametryczne jest udostępnienie przestrzeni ograniczonych, czyli takich w których na skutek zmian wywołanych czynnikami zewnętrznymi poprawne i bezpieczne poruszanie się autonomicznych pojazdów było niemożliwe. Proponowany, w niniejszym artykule system nawigacyjny, bazujący na metodach fotogrametrycznych zainspirowany jest działaniem ludzkiego wzroku, oraz szerokim spektrum możliwości jaki daje ten zmysł.

EN

An areas unavailable for GPS signal, without digital terrain model, are unavailable for autonomous unmanned vehicles too. The main aim for navigation system making use of photogrammetric methods is to make accessible limited areas, where safe and accurate autonomous unmanned vehicles moving is impossible, due to the external changes within particular area. Proposed navigation system, based on photogrammetric methods is inspired by human vision, and its wide scope.

Słowa kluczowe

PL

nawigacja; system; fotogrametria; stereowizja; pojazd autonomiczny; mobilny

EN

navigation; system; photogrammetry; stereovision; autonomous vehicle; mobile

• Wydawca: Zarząd Główny Stowarzyszenia Geodetów Polskich
• Czasopismo: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
• Rocznik: 2012
• Tom: Vol. 23
• Strony: 49--60
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz.

Twórcy

autor

Burdziakowski P.

• Marynarka Wojenna RP, 3. Flotylla Okrętów, 13. Dywizjon Trałowców, telefon: [phone]

Bibliografia

• 1. Bielawski T., 2010. Fotomplastikon. http://www.fotomplastikon.pl
• 2. Bolles M. A., 1981. Random Sample Consensus: A Paradigm for Model Fitting with Applications to Image Analysis and Automated Cartography. Communications of the ACM.
• 3. Bouguet J. Y. 2008. California Institute of Technology. (Computational Vision at the California Institute of Technology®) Camera Calibration Toolbox for Matlab. http://www.vision.caltech.edu/bouguetj/calib_doc/
• 4. Chris Harris M. S., 1988. A combined corner and edge detector. Plessey Research Roke Manor .
• 5. Cyganek B., 2002. Komputerowe przetwarznie obrazów cyfrowych. Warszawa, EXIT.
• 6. Hartley H., Zisserman, A., 2003. Multiple View Geometry in Computer Vision. Cambridge: Cambridge University Press 2000.
• 7. Honig Z., 2011. T-Hawk UAV enters Fukushima danger zone, returns with video. http://www.engadget.com/2011/04/21/t-hawk-uav-enters-fukushima-danger-zone-returnswith- video/
• 8. MinGW GNU, 2011. Minimalist GNU for Windows. http://www.mingw.org/
• 9. MRPT, 2011. Mobile Robot Programming Toolkit. http://www.mrpt.org
• 10. Rzeszotarski D., Strumiłło P., Pełczynski P., Wiecek B., Lorenc A., 2006. System obrazowania stereoskopowego sekwencji scen trójwymiarowych. http://www.eletel.p.lodz.pl/programy/sv/publikacje/pdf/12.pdf
• 11. Trucco E., Verri A., 1998. Introductory Techniques for 3-D Computer Vision. Upper Saddle River: Prentice Hall.