Badanie przydatności kamery metrycznej IFM 03D201 w nawigacji robotów mobilnych

• Autorzy: Wojsz J. , Siemiątkowska B.

Warianty tytułu

EN

The application of IFM 03D201 metric camera in mobile robot navigation

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem pracy jest przedstawienie właściwości kamery metrycznej O3D201 i możliwość jej zastosowania w nawigacji robotów mobilnych. Określono parametry kamery: zasięg, dokładność oraz wpływ rodzaju powierzchni na osiągnięte wyniki. Opisano algorytm określenia kąta uchylenia drzwi na podstawie wskazań kamery. Przedstawiono wyniki przeprowadzonych eksperymentów.

EN

The aim of the paper is to present the application of the metric camera O3D201 in mobile robot navigation. In the paper the following parameters of the camera are described: the range of measurements, the accuracy, the influence of an environment to obtained data. In the second part of the paper the algorithm which allows us to analyzed the data is presented. The algorithm determines the angle between the door and the wall.

Słowa kluczowe

PL

system wizyjny; reprezentacja otoczenia; nawigacja

EN

vision; mapping; navigation

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Robotyka
• Rocznik: 2010
• Tom: R. 14, nr 11
• Strony: 139--144
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Wojsz J.

autor

Siemiątkowska B.

• Instytut Automatyki i Robotyki Politechniki Warszawskiej,

Bibliografia

• 1. Elfes A.: Sonar-based real-world mapping and navigation. IEEE Transactions on Robotics and Automation, 1987, p. 249-265.
• 2. Thrun S., Burgard W., Fox D.: Probabilistic Robotics. MIT-Press, Cambridge, Masachussets, USA, 2005.
• 3. Rusu R., Marton C., Blodow N., Dolha M., Beetz M.: Towords 3D point cloud based object maps for household environment. Journal of Robotics and Autonomous Systems, vol. 56, 2008, p. 927-941.
• 4. Gu J., Cao Q., Huang Y.: Rapid traversability assesment in 2.5d grid based map on rough terrain. Internationl Journal of Advanced Robotic Systems, vol. 5, no. 4, 2008, p. 389-394.
• 5. Schroeder W., Zarge J., Lorensen W.: Decimation of triangle meshes. Computer Graphics, 1992, p. 65-70.
• 6. Sakas G., Hartig J.: Interactive visualization of large scalar voxel fields. [in:] Vizualization, 1992, p. 29-36.
• 7. Triebel R., Pfaff P., Burgard W.: Multi-level surface maps for outdoor terrain mapping and loop closing. [in:] Proc. of IROS, 2006, p. 1-2.
• 8. Mozos O.M., Triebel R., Jensfelt P., Rottman A., Burgard W.: Supervised semantic labeling of places using information extracted from sensor data. Robotics and Autonomous Systems, no. 5, vol. 55, 2007, p. 392-402.
• 9. Weingarten J., Siegwart R.: EKF-based 3D SLAM for structured environment reconstruction. [in:] Proceedings of IROS 2005, 2005.
• 10. Iocci L., Konolige K., Bajracharya M.: Visually realistic map ping of a planar environment with stereo, Experimental robotics 7, 2001, p. 521-532.
• 11. Siemiątkowska B., Szklarski J., Gnatowski M., Zychewicz A.: Segmentacja danych otrzymanych z lasera 3D, Pomiary Automatyka Kontrola, vol. 56, no. 1, 2010, s. 227-278.
• 12. Siemiątkowska B., Szklarski J., Gnatowski M., Zychewicz A.: Budowa hybrydowej semantyczno-rastrowej reprezentacji otoczenia robota, vol. 56, no. 1, 2010, p. 229-232.