Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  parametry systemu
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Dokładna lokalizacja jest bardzo ważna w wielu praktycznych zagadnieniach robotyki mobilnej. Często korzysta się z odometrii wizyjnej, obecnie powszechnie wykorzystującej kamery (sensory) RGB-D. W niniejszym artykule badana jest możliwość automatycznego doboru optymalnych parametrów prostego systemu odometrii wizyjnej RGB-D. Wykorzystano i porównano dwie metody optymalizacji oparte na populacji rozwiązań: algorytm genetyczny oraz algorytm roju cząstek. Zbadano wpływ poszczególnych parametrów na dokładność otrzymywanych estymat trajektorii sensora. Na tej podstawie wyciągnięto wnioski zarówno co do skuteczności i efektywności zastosowanych metod optymalizacji, jak i co do wpływu poszczególnych parametrów na dokładność estymat. Eksperymenty przeprowadzono przy wykorzystaniu publicznie dostępnych zestawów danych, aby zapewnić weryfikowalność prezentowanych wyników.
EN
In this paper, we investigate two population-based optimization methods as the means for optimization of the selected parameters in a visual odometry system using RGB-D data. One of the simplest and most used approaches to localization with RGB-D data is feature-based visual odometry that computes frame-to-frame rigid transformations of the sensor upon a sparse set of features and then concatenates these transformations into an estimate of the trajectory. This approach, yet simple, requires careful tuning of a number of parameters that control both the behavior of the feature detector, and the frame-to-frame rota-translation estimation algorithm. Therefore, we propose to employ robust and efficient soft computing optimization methods to find the best parameters for an exemplary RGB-D visual odometry system. We investigate and compare two approaches: the simple to implement particle swarm optimization algorithm, and a more complicated variant of the genetic algorithm. We seek a set of parameters that not only provide good results in terms of the estimated trajectory residual errors but are also applicable to different RGB-D datasets. Moreover, the optimization experiments make it possible to draw more general conclusions as to the role of particular building blocks of the visual odometry system (e.g. RANSAC) in achieving accurate trajectory estimates.
PL
W pracy została przedstawiona metoda modelowania oraz wyznaczania parametrów wycinka linii produkcyjnej zawierającego bufor. W modelowanym wycinku linii produkcyjnej występują dwa rodzaje obiektów, które pojawiają się w ciągu produkcyjnym w sposób niedeterministyczny i różnią się czasem dalszego przetwarzania. Dla rozważanego modelu, uwzględniającego różny charakter naprzemienności tych obiektów, wyznaczona została wydajność linii produkcyjnej. Zastosowany model jest niedeterministyczny.
EN
This paper was presented method of modeling and determining the parameters of the fragment of the production line containing buffer. In the modeled segment of the production line there are two types of objects that appear in the production in a non-deterministic and a different time for further processing. For a given model, taking into account the different nature of these objects alternans was assigned production line efficiency. The model used is non-deterministic.
EN
The paper introduces the solution of the optimization problem consisting in choosing a more efficient strategy while accessing a service system. To solve the problem a method of queuing systems analysis by included Markov chains [1] [4] was used. The examined system is described by non-Markovian model. The presented issue was called the second problem of an impatient customer. The first problem of an impatient customer was discussed in paper [5]. Author's comprehensive study formulates and solves an original task of the second problem of an impatient customer.
EN
The purpose of the paper is to solve an optimization problem consisting in finding the optimal time between the attempts to access a service system. To obtain a solution the method of queueing systems analysis with the aid of Markov chain was used [1][4]. It allows to solve a problem which is presented by non Markovian model. The discussed task is called a generalized problem of an impatient customer. The basic problem of an impatient customer is presented in [5]. The author formulates and solves the problem of an impatient customer in this paper.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.