Algorytm łączenia chmur punktów na podstawie informacji wizualno-metrycznej

• Autorzy: Ilnicki Ł. , Siemiątkowska B.

Warianty tytułu

EN

Visual-metric algorithm of point cloud registration

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy przedstawiono algorytm umożliwiający łączenie chmur punktów otrzymanych z kamery Kinect. Działanie algorytmu oparte jest na dopasowaniu punktów charakterystycznych wykrytych w sekwencji obrazów, dopasowaniu wykrytych znaczników do elementów zapamiętanych w poprzedniej chmurze punktów, połączeniu chmur punktów i określeniu położenia robota. W pracy przedstawiono wyniki przeprowadzonych eksperymentów w otoczeniu typu wnętrze pomieszczenia. Opisywany w tej pracy algorytm jest rozwinięciem algorytmu opisywanego w pracy [8] i jest jednym z elementów składowych systemu nawigacyjnego budowanego na wydziale Mechatroniki PW robota Kurier.

EN

The paper presents an algorithm which allows the registration of point clouds obtained from Kinect sensor. The algorithm consists of the following steps: keypoins detection, corresponding points matching, point cloud registration. The experiments have been performed in an office environment. The method is an extantion of the algorithm presented in [8] and it is a part of navigation system of a mobile robot.

Słowa kluczowe

PL

robotyka; robot mobilny; mapa otoczenia robota; kamera Kinect; chmura punktów; informacja wizualno-metryczna

EN

robotics; mobile robot; Kinect camera; point cloud; visual-metric information

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej
• Czasopismo: Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika
• Rocznik: 2012
• Tom: z. 182, t. 1
• Strony: 207--216
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Ilnicki Ł.

• Instytut Automatyki i Robotyki, Politechnika Warszawska, ul. św. Andrzeja Boboli 8, 02-525 Warszawa

autor

Siemiątkowska B.

• Instytut Automatyki i Robotyki, Politechnika Warszawska, ul. św. Andrzeja Boboli 8, 02-525 Warszawa

Bibliografia

• [1] J. Borenstein, H.R. Everett, L. Feng. Where am I? Sensors and Methods for Mobile Robot Positioning. Univeristy of Michigan 1996.
• [2] O. Chum, J. Matas. Randornized Ransac with t(d,d) test. British Machine Vision Conference, 2002, s. 448-457.
• [3] PCL - dokumentacja biblioteki, [online], 2011. http://pointclouds.org/.
• [4] OpenCV - dokumentacja biblioteki, [online], 2012. http://opencv.itseez.com/.
• [5] P. Pawlik, S. Mikrut, Porównanie dokładności metod wyznaczania punktów charakterystycznych na parach zdjęć lotniczych. Automatyka / Akademia Górniczo-Hutnicza, 2007, wolumen 3, s. 141-147.
• [6] M. Przybylski. B. Siemiątkowska. A New CNN-Based Method of Path Planning in Dynamie Environment. In: The 11 th International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing ICAISC 2012. Proceedings. LNCS, Springer 2012.
• [7] B. Siemiątkowska, J. Szklarski, A. Borkowski. Towards Semantic Navigation in Mobile Robotics., wolumen 5765. Springer 2011.
• [8] B. Siemiątkowska et al. A mobile robot navigation with use of CUDA parallel architecture. JAMRIS, 2011, wolumen 5, numer 3, s. 79-84.
• [9] Piotr Skrzypczyński. Metody Analizy i Redukcji Niepewności Percepcji w Systemie Nawigacji Robota Mobilnego., wolumen 407 serii Rozprawy. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej 2007.
• [10] Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, Dieter Fox. Probabilistic Robotics. The MIT Press 2005.
• [11] Zhengyou Zhang. Iterative Point Matching for Registration of Free-form Curves. Rapports de Recherche 1658, Institut National de Recherche en Informatigue et en Automatique, 1992.
• [12] A. Zychewicz, B. Siemiątkowska. Zastosowanie algorytmów ICP i SIFT w lokalizacji robotów mobilnych. Pomiary Automatyka Robotyka, 2010, wolumen 2, s. 297-306.