Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Semantyczny system wsparcia operatorów pojazdów mobilnych z zastosowaniem obliczeń równoległych

Musialik P., Masłowski A.

Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika

|

2014

|

z. 194, t. 2

521--530

PL

W poniższym artykule został przedstawiony postęp prac nad semantycznym systemem wsparcia, przeznaczonym dla operatorów pojazdów mobilnych, naziemnych i latających. Szczególny nacisk położony jest na działania w środowisku SAR (Search And Rescue). Celem systemu jest obniżenie obciążenia kongnitywnego operatora. Proponowanym rozwiązaniem jest stworzenie modelu semantycznego otoczenia pojazdu, który umożliwia uporządkowanie informacji płynących z sensorów i pozwala na przeprowadzenie rozumowania w oparciu o zgromadzone dane. Artykuł koncentruje się na tworzeniu wspomnianego modelu na podstawie chmur punktów 3D. Opisano równoległą implementację algorytmu klasyfikacji punktow, metody RGB (Regular Grid Decomposition) oraz segmentacji. Przedstawiono przykłady rozumowania opartego o stworzony model.

EN

The paper presents a semantic support system for operators of mobile, air and ground, platforms. The goal behind the system is to decrease the cognitive load of the operator. This is achieved by integrating the platforms sensor data into a semantic model of the surrounding. The model is created based on a an ontology. Compatibility with QSTRR (Qualitative Spatio-Temporal Representation and Reasoning) framework allows for qualitative reasoning using the model. The ontology also integrates HDM (Humanitarian Data Model) to allow easy use of geographical data. A parallel implementation of model creation algorithms is shown. Examples of reasoning using the model are described.

2

Ontologia na potrzeby sterowania robotem usługowym

Zieliński C., Kornuta T.

Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika

|

2014

|

z. 194, t. 2

493--502

PL

Zadania robotów realizowane są w ich otoczeniu, natomiast sterowaniu podlegają efektory tych robotów. Jeżeli zadanie do zrealizowania przez robota ma być wyrażone poprzez pojęcia, którymi zwykliśmy się posługiwać opisując otoczenie, to musimy stworzyć algorytm transformacji tego opisu w operacje wykonywane przez robota. Model otoczenia zwykło się wyrażać jako zbiór obiektów egzystujących w środowisku oraz relacji pomiędzy tymi obiektami. Planowanie działań, będące działem sztucznej inteligencji, korzysta z podania sekwencji statycznych sytuacji, opisanych w kategoriach relacji miedzy obiektami, oraz operacji przekształcających jedną sytuację w drugą. Ta praca koncentruje się na formalnym związku między relacjami opisującymi zaistniałe sytuacje i operacjami, które jest w stanie zrealizować robot. Ponieważ dążymy do skonstruowania układu sterowania robota, któremu zadania będzie można formułować w kategoriach relacji między obiektami, to rozważania obejma również strukturę takiego układu sterowania.

EN

The paper focuses on the relationship between objects and operations realized by a robot. As we strive to construct a robot control system, which tasks will be formulated in terms of relationships between objects, we consider both the structure of a control system, its behaviours and relations between objects of manipulation. The proposed approach express the elementary behaviours of a robotic system in terms of evolution of relationships between objects.

3

Nowy algorytm 6DSLAM wykorzystujący semantyczne rozpoznanie otoczenia

Będkowski J., Majek K., Nüchter A.

Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika

|

2014

|

z. 194, t. 2

513--520

PL

W artykule przedstawiono modyfikację algorytmu 6DSLAM wykorzystującą semantyczne rozpoznawanie otoczenia. Zastosowanie semantycznego podejścia nie tylko poprawia w porównaniu do klasycznej metody dokładność tworzonej mapy metrycznej przez robota mobilnego, ale także umożliwia tworzenie takiej mapy w trudnych warunkach terenowych. Przedstawiono eksperymenty tworzenia mapy metrycznej/semantycznej budynków uwzględniając jazdę poziomą oraz kierunku pionowym po schodach. Porównano wynik z poprzednią implementacją algorytmu 6DSLAM. Nowe podejście poprawia spójność oraz dokładność mapy metrycznej. Zastosowanie semantycznego rozpoznawania otoczenia pozwala na rozszerzenie mapy metrycznej o nowe informacje o charakterze jakościowym, w tym przypadku rozróżniane są ściany, podłoga, sufit oraz punkty charakteryzujące się otoczeniem nieuporządkowanym.

EN

The paper presents new 6DSLAM algorithm based on semantic recognition of the environment. Semantic approach improves the accuracy of the final metric map and guarantees the robustness of the mapping even in difficult indoor terrain conditions. The metric/semantic mapping of indoor environment is shown with an assumption of robot motion on flat surface and stairs. The result is compared with State of the Art algorithm. The new approach guarantees consistency and accuracy of mapping. Semantic approach allows augmenting metric map with qualitative information such as following labels for 3D points: ceiling, floor, walls and points of non-regular surrounding.

4

Navigating robots inside building

Siemiątkowska B., Piekarski B., Harasymowicz-Boggio B., Kowalczyk M., Borkowski A.

Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika

|

2014

|

z. 194, t. 2

503--512

EN

This paper presents a simplified version of the in-door navigation. It is based upon qualitative positioning that takes advantage of natural and artificial landmarks. The AR-tags are used as the latter. They bear semantic labels of elements of the building and allow the robot to position itself inside a particular compartment. Additionally, a concept of hybrid map is introduced. This map combines metric, topologie and semantic information about the working environment.