Nawigacja wizyjna dla autonomicznego pojazdu lądowego

• Autorzy: Głębocki R. , Zasuwa M. , Świętoń G.

Warianty tytułu

EN

Visual navigation for autonomous land vehicle

• Konferencja: Konferencja Naukowo-Techniczna Automatyzacja - Nowości i Perspektywy (14 ; 24-26.03.2010 ; Warszawa, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł przedstawia propozycję zastosowania prostego algorytmu porównywania wzorców dla autonomicznej platformy ruchomej przeznaczonej do wykrywania i niszczenia min lądowych. Głównym urządzeniem wykorzystywanym do akwizycji obrazu jest camera z matrycą CCD. Do przetwarzania obrazu wykorzystana została metoda Scene Matching Area Correlation (SMAC) oparta na algorytmie korelacji wzajemnej. System został przetestowany zarówno w symulacji, jak również podczas prób na pojeździe lądowym. Sprawność algorytmu przetwarzania sygnału podczas testów potwierdziła przydatność opracowanej metody do określania położenia oraz prędkości pojazdu lądowego. System nawigacji wizyjnej oparty na prostym algorytmie przetwarzania obrazu może być zastosowany na pojazdach ruchomych autonomicznie lub jako jeden z komponentów zintegrowanego systemu nawigacyjnego.

EN

An idea of visual navigation system with a simple pattern matching algorithm for autonomous mobile platform for land mines detection and destruction was proposed. A CCD camera is the system's main sensor for image acquisition. A Scene Matching Area Correlation (SMAC) method based on a cross correlation technique is implemented for image processing. The system was tested both in offline simulations and on-board of a land vehicle. The efficiency of the signal processing algorithm during the field tests confirmed efficiency of the methods developed for determination of vehicle position and velocity. A visual navigation system based on simple image processing techniques may be applied on board mobile vehicles in an autonomous way or as a component of integrated navigation system.

Słowa kluczowe

PL

nawigacja wizyjna; pojazd lądowy

EN

visual navigation; land vehicle

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Robotyka
• Rocznik: 2010
• Tom: R. 14, nr 2
• Strony: 323--330
• Opis fizyczny: CD, Bibliogr. 9 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Głębocki R.

autor

Zasuwa M.

autor

Świętoń G.

• Instytut Techniki Lotniczej i Mechaniki Stosowanej Politechniki Warszawskiej

Bibliografia

• [1] Gader P. D. Pattern recognition for humanitarian de-mining, 16th International Conference on Pattern Recognition 2002 IEEE
• [2] Bhuyan A., Nath B., Antipersonnel mine detection and classification using GPR image. 18th International Conference on Pattern Recognition 2006 IEEE
• [3] El-Rabbany, A., Introduction to GPS: the Global Positioning System., Artech House, Boston 2002.
• [4] Hofmann-Wellenhof, B., Lichtenegger, H., Collins, J., Global Positioning System: Theory and Practice., Springer-Verlag, Wiedeń 2001.
• [5] Kayton, M., Fried, W. R., Avionics Navigation Systems., John Wiley, Nowy York 1997.
• [6] Bose, T., Chen, M., Meyer, F., G., Digital Signal and Image Processing, John Wiley & Sons, Hoboken 2004.
• [7] Bow, S., Pattern Recognition and Image Preprocessing, 2nd ed., Marcel Dekker, Nowy York 2002.
• [8] Pratt, W. K., Digital Image Processing, 3rd ed., John Wiley and Sons, Nowy York 2001.
• [9] Stateczny, A., Nawigacja porównawcza, Gdańskie Towarzystwo Naukowe, Gdańsk, 2001.