Automatyczny schemat budowy wiedzy w wizyjnym systemie sterowania ruchem pojazdu

• Autorzy: Wójcik K.

Warianty tytułu

EN

Automatic scheme of knowledge building used in image processing system of vehicle control

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Podstawowym celem artykułu jest opis indukcyjnego schematu pozyskiwania wiedzy, który może być wykorzystany w systemie sterowania ruchem pojazdu mechanicznego. W pracy skoncentrowano się na pojazdach poruszających się w ograniczonym środowisku, do których sterowania wystarcza użycie systemu wizyjnego (np. urządzenia transportu bliskiego).Opisywany schemat wykorzystuje informacje o otaczającym pojazd środowisku, które można traktować jako obserwacje rzeczywistości. W oparciu o obserwacje obiektów wyszukiwane są najbardziej istotne relacje pomiędzy nimi, przez co staje się możliwe automatyczne tworzenie klas złożonych obiektów. Artykuł opisuje podstawowe problemy tworzenia nowych klas (typów) i omawia sposoby interpretacji nieznanych obiektów-zjawisk w oparciu o powstałe klasy. Od właściwej klasyfikacji zjawisk zależy sposób sterowania pojazdem. W konkluzjach podany jest warunek od którego zależy efektywne użycie opisywanej metody.

EN

The aim of the presented article is a description of an inductive scheme of knowledge building, which may be used in an autonomic vehicle control system. The work focuses on the relatively simple task of industrial vehicles control, which operate in a specific, limited environment. The described system utilizes the image processing system to achieve the information about the reality. The proposed approach is illustrated by simple example of created knowledge structure. The paper describes also critical problems of the proposed knowledge creation, especially concerning initial assumptions about described phenomena and problems of the knowledge updating. The paper tries to formulate condition determining a successful usage of the proposed methodology. The main condition is developing efficient methods of searching the proper concept structure.

Słowa kluczowe

PL

ruch pojazdu mechanicznego; system sterowania; system wizyjny; struktura wiedzy; wiedza indukcyjna

EN

motor vehicle traffic; control system; vision system; knowledge structure; knowledge induction

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2014
• Tom: nr 3
• Strony: 6796--6803
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz., rys., pełen tekst na CD

Twórcy

autor

Wójcik K.

• Politechnika Krakowska im Tadeusza Kościuszki, Wydział Mechaniczny, Instytut Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji, al. Jana Pawła II 37 31-864 Kraków

Bibliografia

• 1. Cichosz P., Systemy uczące się. Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 2008.
• 2. Davies J., Studer R., Warren P. (eds.) Semantic Web Technologies Trends and Research in Ontology-based Systems. John Wiley & Sons Ltd 2006.
• 3. Flasiński M., Wstęp do sztucznej inteligencji. PWN, Warszawa 2011.
• 4. Michalski, R.S., Steep R., Learning from Observation: Conceptual Clustering. Chapter in the book: Michalski, R.S., Carbonell, J.G., Mitchell, T.M. (eds.) Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach, Vol. 2. Morgan Kaufmann, San Mateo 1986.
• 5. Mitchell T., M., Machine Learning. McGraw-Hill Science 1997.
• 6. Russell, S., Norvig, P., Artificial Intelligence: A Modern Approach. 3rd edn, Prentice Hall, Englewood Cliffs 2010.
• 7. Tadeusiewicz, R., Flasiński M., Rozpoznawanie obrazów. PWN, Warszawa 1991.
• 8. Tadeusiewicz R., Ogiela M. R., New Proposition for Intelligent Systems Design: Artificial Understanding of the Images as the Next Step of Advanced Data Analysis After Automatic Classification and Pattern Recognition. In: Kwasnicka H., Paprzycki M. (eds.): Intelligent Systems Design and Applications, IEEE Computer Society Press, Los Alamitos, Washington, Brussels, Tokyo 2005.
• 9. Wójcik K., OTO Model of Building of Structural Knowledge - Areas of Usage and Problems. Advances in Intelligent Systems and Computing, Image Processing and Communications Challenges 4, Springer-Verlag Berlin, Heidelberg 2012.
• 10. Wójcik, K., Hierarchical Knowledge Structure Applied to Image Analyzing System - Possibilities of Practical Usage. ARES’2011 Proceedings of the IFIP WG 8.4/8.9 International Cross Domain Conference Viena, Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag Berlin, Heidelberg 2011.