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
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
W artykule przedstawiono model systemu detekcji przeszkód i mapowania środowiska, bazujący na przetwarzaniu obrazowym w czasie rzeczywistym, przeznaczony dla autonomicznego pojazdu podwodnego. Model został zrealizowany w oparciu o parametry pracy rzeczywistego sonaru z mechanicznym przestawianiem wiązki Tritech Micron Sonar. Działanie systemu detekcji zostało zweryfikowane z wykorzystaniem matematycznego modelu autonomicznego pojazdu podwodnego poruszającego się w środowisku podwodnym wyrażonym mapą testową przygotowaną na bazie rzeczywistych pomiarów zrealizowanych za pomocą ww. sonaru. Model systemu pozwala wykrywać i zapisywać w postaci mapy, przeszkody znajdujące się w polu widzenia sonaru w czasie rzeczywistym.
EN
This article presents a real-time model of an obstacle detection and environmental mapping system based on image processing for an autonomous underwater vehicle (AUV). The model was based on Tritech Micron Sonar operating parameters with mechanical beam adjustment. The operation of the detection system was verified using a mathematical model of an autonomous underwater vehicle moving in the underwater environment, expressed by a test map prepared based on actual measurements of the above-mentioned sonar. The system model allows for detecting and mapping obstacles in the sonar’s field of view in real-time.
EN
Image acquisition from autonomous underwater vehicles (AUVs) is useful for mapping objects on the seabed. However, there are few studies on the interpretation of data collected with side-scan sonar during autonomous underwater vehicle missions. By recording the seabed with 3D multibeam sonar, a large number of survey points can be obtained. The collected data are processed using applications based on remote sensing image processing. The data collected during AUV missions (or other sonar carriers) needs to be pre-processed to reach the proper effectiveness level. This process includes corrections of signal amplification (Time Varying Gain, or TVG) and geometric distortions of sonar images (Slant Range Corrections). It should be mentioned that, when carrying out the interpretation process for structures on the sea floor, sonar users need to understand the process of visualising seabed projections and depressions, as well as the resolution limitations of the sonar sensors.
EN
This article presents the information concerning aspects of the autonomous underwater vehicle (AUV) mission planning process, emphasizing maritime security monitoring and surveillance, and using side-looking sonars as a primary data source. The paper describes characteristic mission plan phases and gives suggestions for the operators, mainly concerning the safety and effectiveness of the AUV mission. The article describes the coverage path planning algorithm, which could be used to create an effective AUV mission plan, considering AUV manoeuvrability, sonar characteristics, and environmental factors. The results of the algorithms have been verified during the real mission of the AUV vehicle.
4
EN
Article presented below is a prelude to the process of autonomous underwater systems positioning. An article include description of positioning methods and guidelines for the operators of autonomous underwater vehicles (AUVs), concerning above mentioned process.
PL
Artykuł stanowi wprowadzenie w tematykę pozycjonowania podwodnych systemów autonomicznych. Ujęto w nim charakterystykę obecnie wykorzystywanych metod pozycjonowania oraz wytycznedla operatorów pojazdów autonomicznych w zakresie realizacji tego procesu.
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.