Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2010 | z. 175, t. 2 | 665-674
Tytuł artykułu

System czasu rzeczywistego budowania mapy otoczenia pojazdu na podstawie danych z dalmierzy laserowych

Warianty tytułu
EN
Real-time map building of vehicle environment based on data from 2D laser range finders
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W artykule przedstawiono system wspomagający prace operatora zdalnie kontrolowanego pojazdu poprzez wizualizację najbliższego otoczenia jako mapy wysokości przeszkód. Informacje o otoczeniu zbierane są za pomocą dalmierzy laserowych 2D dokonujących pomiaru w jednej płaszczyźnie, dane dotyczące umiejscowienia i przechyłów pojazdu dostarczają inklinometr, radarowy czujnik prędkości oraz moduł GPS. Na podstawie przemieszczania się pojazdu możliwa jest pełna rekonstrukcja środowiska, przy założeniu że jest ono całkowicie statyczne. Przedstawiono wyniki budowania mapy 2,5D dla trzech różnych środowisk: garażu podziemnego, przejazdu między budynkami i parkingu samochodowego.
EN
We present a system designed to support remote controlled vehicle operation. It is done by visualizing height of obstacles surrounding the vehicle as a color map. Information about the environment is collected by 2D laser rage finders, the vehicle state is known from the following devices: inclinometer, radar velocity measuring device, and GPS. Based on information about the vehicle movement, it is possible to reconstruct 2.5D map of the environment, provided that this environment is static, i.e., obstacles are not moving. The results are presented for seans obtained in: a large underground garage, on a street surrounded by building, and on a parking area.
Wydawca

Rocznik
Strony
665-674
Opis fizyczny
Bibliogr. 16 poz., rys., wykr.
Twórcy
  • Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN
Bibliografia
  • [1] A. Bacha et al. Odin: Team victortango's entry in the darpa urban challenge. J. Field Robotics, 2008, wolumen 25, numer 8, s. 467-492.
  • [2] Plagemann C. et al. Learning predictive terrain models for legged robot locomotion. In: In Proc. of International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). Proceedings, 2008.
  • [3] A. Elfes. Sonar-based real-world mapping and navigation. IEEE Journal of Robotics and Automation, 1987, wolumen 3, s. 249-265.
  • [4] D. Hahnel, W. Burgard, S. Thrun. Learning compact 3d models of indoor and outdoor environments with a mobile robot. Robotics and Autonomous Systems, 2003, wolumen 44, numer 1, s. 15-27.
  • [5] H. Moravec, A. Elfes. High resolution maps from wide angle sonar. Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation, 1985, s. 116-121.
  • [6] O. M. Mozos et al. Supervised semantic labeling of places using information extracted from sensor data. Robotics and Autonomous Systems, 2007, wolumen 5, s. 392-402.
  • [7] P. Pfaff, R. Triebel, W. Burgard. An efficient extension to elevation maps for outdoor terrain mapping and loop closing. International Journal of Robotics Research, 2007.
  • [8] R. B. Rusu et al. Towords 3d point cloud based object maps for household environment. Journal of Robotics and Autonomous Systems, 2008, wolumen 56, s. 927-941.
  • [9] J. Ryde, H. Huosheng. 3d mapping with multi-resolution occupied voxel lists. International Journal of Autonomous Robots, 2001, wolumen 28, s. 169-185.
  • [10] G. Sakas, J. Hartig. Interactive visualization of large scalar voxel fields. Visualization, 1992, s. 29-36.
  • [11] W. Schroeder, J. Zarge, W. Lorensen. Decimation of triangle meshes. Computer Graphics, 1992, s. 65-70.
  • [12] B. Siemiatkowska, M. Gnatowski, R. Chojecki. Cellular neural networks in 3d laser data segmentation. In: Proceedings of 9th WSEAS International Conference on NEURAL NETWORKS. Proceedings, 2008, s. 84-88.
  • [13] S. Thrun, W. Burgard, D. Fox. A real-time algorithm for mobile robot mapping with applications to multi-robot and 3d mapping. In: Proceedings of the IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation (ICRA). Proceedings, 2000.
  • [14] S. Thrun, W. Burgard, D. Fox. Probabilistic Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents). The MIT Press 2005.
  • [15] S. Thrun et al. A system for volumetric robotic mapping of abandoned mines. In: Proc. of the IEEE Int. Conf. on Robotics & Automation (ICRA). Proceedings, 2003.
  • [16] G. Vosselman et al. Recognizing structure in laser scanner point clouds. In: Proceedings of Conference on Laser scanners for Forest and Landscape assessment and instruments. Proceedings, 2004.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-PWA9-0046-0031
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.