Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

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

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Praca dotyczy zagadnienia określania położenia i orientacji robota kroczącego wyposażonego w sensor Kinect. Pomiary odległości 3D mogą być do siebie dopasowywane, co pozwala określić przesunięcie i obrót między układami sensora w kolejnych pozycjach robota. Przy założeniu znajomości pozycji początkowej procedura ta może służyć inkrementalnej samolokalizacji robota. Przedstawiono procedurę dopasowywania chmur punktów za pomocą dwóch metod: algorytmu iteracyjnego dopasowywania najbliższych punktów oraz metody wykorzystującej cechy punktowe w obrazach odległościowych. Zaproponowano połączenie obu metod oraz uwzględnienie dodatkowych ograniczeń wynikających z charakteru ruchu robota. Przedstawiono wyniki doświadczeń potwierdzających skuteczność zaproponowanych rozwiązań.
EN
In this paper we investigate methods for self-localization of a walking robot with the Kinect 3D active range sensor. The Iterative Closest Point (ICP) algorithm is considered as the basis for the computation of the robot rotation and translation between two viewpoints. As an alternative, a feature-based method for matching of 3D range data is considered, using the Normal Aligned Radial Feature (NARF) descriptors. Then, it is shown that NARFs can be used to compute a good initial estimate for the ICP algorithm, resulting in convergent estimation of the sensor motion. Results obtained in a controlled environment and on a real walking robot are presented.
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.