Система управления мобильным роботом на основе модифицированного алгоритма 3D-pointcloud
https://doi.org/10.17587/mau.17.400-406
Аннотация
Предложена система управления мобильным роботом в зданиях и сооружениях, в основу которой положена методика построения траекторий движения с использованием сенсора глубины датчика Kinect. Синтезирован модифицированный алгоритм 3D-pointcloud, обеспечивающий решение задачи перемещения робота без столкновений с препятствиями. Показаны результаты экспериментов, подтверждающие эффективность изложенного в работе подхода.
Ключевые слова
датчик глубины,
робот,
SURF,
3D-pointcloud,
распознавание образов,
библиотека FLANN,
система управления,
траектория робота,
предотвращение столкновений робота,
навигация,
kinect sensor,
robot,
SURF,
3D-point cloud,
image recognition library FLANN,
the control system,
the trajectory of the robot,
the robot collision avoidance,
navigation
Об авторах
Нгуен Туан Зунг
Вьетнамская академия наук и технологий
Россия
Россия
И. А. Щербатов
Астраханский государственный технический университет
Россия
Россия
О. М. Проталинский
Астраханский государственный технический университет
Россия
Россия
Список литературы
1. Hwang Y., Ahuja N. Gross motion planning - a survey // ACM Computing Surveys. 1992. 24 (3). P. 219-291.
2. Cunha S., de Matos A., Pereira F. Am automatic path planning system for autonomous robotic vehicles Pereira // Proc. of International Conference on Industrial Electronics, Control, and Instrumentation (IECON '93). 1993. Vol. 3, Maui, HI, USA. P. 1442-1447.
3. Hassouna Sabry M., Alaa E. Abdel-Hakim, Aly A. Farag. PDE-based robust robotic navigation // Computer Vision and Image Processing Laboratory (CVIP), Department of Electrical and Computer Engineering, University of Louisville, Louisville, KY 40292, USA. 2007. P. 10-18.
4. Juan L., Gwun O. A Comparison of SIFT, PCA-SIFT and SURF // International Journal of Image Processing (IJIP). 2009. Vol. 3, No. 4. P. 143-152.
5. Bay H., Ess A., Tuytelaars T., Van Gool L. Speeded-Up Robust Features (SURF) // Computer Vision and Image Understanding, June 2008. Vol. 110, Iss. 3. P. 346-359.
6. Ramisa A., Vasudevan S., Aldavert D., Toledo R., Lopez de Mantaras R. Evaluation of the SIFT Object Recognition Method in Mobile Robots. URL: http://www.iiia.csic.es/~mantaras/sift_eval.pdf.
7. Носков В. П., Носков А. В. Навигация мобильных роботов по дальнометрическим изображениям // Мехатроника, автоматизация, управление. 2005. № 12. С. 16-21.
8. Mojtahedzadeh R. Robot Obstacle Avoidance using the Kinect. Master of Science Thesis Stockholm, Sweden, 2011. 61 p.
9. Murphy R. Introduction to AI Robotics. MIT press, 2000. 400 p.
10. Bay H., Ess A., Tuytelaars T., Van Gool L. Path planning using lazy prm // Proc. of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). 1997. P. 333-338.
11. Rao N. S. V., Hareti S., Shi W., Iyengar S. Robot navigation in unknown terrains: introductory survey of non-heuristic algorithms // Oak Ridge National Laboratory, Technical Report ORNL/TM-12410. 1993.
12. Hoff K., Culver Т., Keyser J., Lin M., Manocha D. Interactive motion planning using hardware-accelerated computation of generalized Voronoi diagrams // Proc. of the IEEE International Conference on Robotics and Automation. 2000. P. 2931-2937.
13. Zhu D., Latombe J. New heuristic algorithms for efficient hierarchical path planning // IEEE Transaction on Robotics and Automation. 1991. 1 (1). P. 9-20.
14. Hwang Y. K., Ahuja N. Potential field approach to path planning // IEEE Transaction on Robotics and Automation. 1992. 8 (1). P. 23-32.
15. Navneet Dalai, Bill Triggs. Object Detection using Histograms of Oriented Gradients. URL: http://www.webcitation.org/6DvoEuAvL.
16. Нгуен Туан Зунг, Щербатов И. А. Распознавание объектов в системе технического зрения мобильного робота: использование библиотеки FLANN и алгоритма SURF // Прикаспийский журнал управление и высокие технологии. - 2014. № 4. С. 65-76.
17. Нгуен Туан Зунг, Щербатов И. А. Совместное распознавание подвижных и неподвижных объектов в системе технического зрения робота // Мехатроника, автоматизация, управление. 2015. Т. 16, № 7. С. 464-470.
18. Shcherbatov I. A., Nguyen Tuan Dung. Speed up algorithms for obstacles detection in the robot vision system using point cloud // Creativity in Intelligent Technologies and Data Science. 2015. P. 673-683. DOI: 10.1007/978-3-319-23766-4_53.
19. Chakraborty S., Nagwani N. K., Dey L. Performance Comparison of Incremental K-means and Incremental DBSCAN Algorithmsn // International Journal of Computer Applications (0975 - 8887). August 2011. Vol. 27, No. 11. P. 14-18.
20. Рассел С. Дж., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход / Пер. с англ. и ред. К. А. Птицына. М.: Вильямс, 2006. 1408 с.
21. Проталинский И. О., Елизаров Д. В., Кирилин С. А. Универсальная мобильная платформа для роботов, обслуживающих социальную и бытовую сферы // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2011. № 2. С. 49-54.
Рецензия
Для цитирования:
Нгуен Туан Зунг ., Щербатов И.А., Проталинский О.М. Система управления мобильным роботом на основе модифицированного алгоритма 3D-pointcloud. Мехатроника, автоматизация, управление. 2016;17(6):400-406. https://doi.org/10.17587/mau.17.400-406
For citation:
Nguen Tuan Dung ., Shcherbatov I.A., Protalinskii O.M. Mobile Robot Control System Based on a Modified 3D-Pointcloud Algorithm. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2016;17(6):400-406. (In Russ.) https://doi.org/10.17587/mau.17.400-406
Просмотров: 387
.png)
Послать статью по эл. почте 