Preview

Мехатроника, автоматизация, управление

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Особенности методов распознавания образов в автоматической системе управления поворотом мобильного робота

Полный текст:

Аннотация

Рассмотрена задача построения системы компьютерного зрения для управления мобильным роботом. Разработаны основные требования к системе управления мобильным роботом, определен выбор операционной системы для мобильного робота. Приведен обзор и выполнено сравнение методов распознавания заданного объекта на изображении с использованием современных программных инструментов и с учетом ограничений мобильных вычислительных платформ. По итогам сравнения для реализации в прототипе системы управления был выбран метод контурной сегментации и последующего сравнения контуров. Реализация прототипа системы управления была выполнена в виде исполняемого приложения в среде ROS. Реализованная система успешно протестирована в робототехническом симуляторе Gazebo. Исследования возможности оценки расстояния до распознаваемого объекта, а также эффективность комбинаций различных методов могут быть дальнейшими направлениями развития данной работы.

Об авторах

Т. М. Волосатова
МГТУ им. Н. Э. Баумана
Россия


А. В. Козов
МГТУ им. Н. Э. Баумана
Россия


Список литературы

1. Буняков В. А., Юревич Е. И. Техническое зрение в робототехнике. СПб.: Астерион, 2008. 67 с.

2. Визильтер Ю. В., Желтов С. Ю., Бондаренко А. В., Ососков М. В., Моржин А. В. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения. М.: Физматкнига, 2010. 672 с.

3. Mahtani A., Sanchez L., Fernandez E. Effective Robotics Programming with ROS. - Packt Publishing, 2016. 468 с.

4. Bradski G., Kaehler A. Learning OpenCV: Computer vision with the OpenCV library. - O'Reilly Media, Inc., 2008.

5. Гудаев О. А. Распознавание маркеров расширенной реальности ARGET робототехнической системой // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2006. Т. 71. № 16.

6. OpenCV 2.4.13.1 documentation - Object Detection, электронный ресурс http://docs.opencv.org/2.4/modules/ imgproc/doc/object_detection.html (дата обращения 31.01.2017).

7. Arbelaez P., Maire M., Fowlkes C., Malik J. Contour detection and hierarchical image segmentation // IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. 2011. Т. 33. N 5. С. 898-916.

8. OpenCV 2.4.13.1 documentation - Structural Analysis and Shape Descriptors, электронный ресурс http://docs.opencv. org/2.4/modules/imgproc/doc/structural_analysis_and_shape_ descriptors.html (дата обращения 31.01.2017).

9. Hu M. K. Visual pattern recognition by moment invariants // IRE transactions on information theory. 1962. Т. 8. N. 2. С. 179-187.

10. Lowe D. G. Object recognition from local scale-invariant features // Computer vision, 1999. The proceedings of the seventh IEEE international conference on. - IEEE, 1999. Т. 2. С. 1150-1157.

11. OpenCV 2.4.13.1 documentation - features2d. 2D Features Framework, электронный ресурс http://docs.opencv.org/2.4/modules/features2d/doc/features2d.html (дата обращения 31.01.2017).

12. Viola P., Jones M. Rapid object detection using a boosted cascade of simple features // Computer Vision and Pattern Recognition, 2001. CVPR 2001. Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on. IEEE, 2001. Т. 1. С. I-511-I-518.

13. OpenCV 2.4.13.1 documentation - Cascade Classification, электронный ресурс http://docs.opencv.org/2.4/modules/objde-tect/doc/cascade_classification.html (дата обращения 31.01.2017).

14. Comparison of object detection methods, электронный ресурс http://github.com/vvozokk/object-detecting (дата обращения 31.01.2017).

15. Benavidez P., Jamshidi M. Mobile robot navigation and target tracking system // System of Systems Engineering (SoSE), 2011 6th International Conference on. IEEE, 2011. С. 299-304.


Для цитирования:


Волосатова Т.М., Козов А.В. Особенности методов распознавания образов в автоматической системе управления поворотом мобильного робота. Мехатроника, автоматизация, управление. 2018;19(2):104-110.

For citation:


Volosatova T.M., Kozov A.V. Features of Pattern Recognition Methods for the Turn Control System of Mobile Robot. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2018;19(2):104-110. (In Russ.)

Просмотров: 19


ISSN 1684-6427 (Print)
ISSN 2619-1253 (Online)