Details
Title | Применение оптического распознавания ArUсo кодов для определения положения движущегося объекта в пространстве: выпускная квалификационная работа бакалавра: 15.03.01 - Машиностроение ; 15.03.01_12 - Машиностроение: технология виртуального прототипирования/качество и инновации |
---|---|
Creators | Голубчиков Егор Алексеевич |
Scientific adviser | Орлов Степан Геннадьевич |
Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт металлургии, машиностроения и транспорта |
Imprint | Санкт-Петербург, 2018 |
Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Subjects | беспилотные летательные аппараты ; позиционирование ; распознавание визуального окружения ; aruco маркеры |
Document type | Bachelor graduation qualification work |
File type | |
Language | Russian |
Level of education | Bachelor |
Speciality code (FGOS) | 15.03.01 |
Speciality group (FGOS) | 150000 - Машиностроение |
Links | Отзыв руководителя |
DOI | 10.18720/SPBPU/2/v18-4595 |
Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Record key | RU\SPSTU\edoc\57509 |
Record create date | 11/22/2018 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
Group | Anonymous |
---|---|
Network | Internet |
В данной работе рассматривается точное позиционирование беспилотного летательного аппарата с помощью алгоритмов компьютерного зрения. Рассмотрены некоторые подходы решения задач позиционирования камеры. Изложена теория поиска точного положения по множеству точек. В качестве технологий используется операционная система raspbian stretch lite ROS, скомпилированные в ее окружении библиотеки opencv2, opencv3, compress_image_transport, rviz_visual_tools и различные стандартные библиотеки ROS.
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
- РЕФЕРАТ
- THE ABSTRACT
- СОДЕРЖАНИЕ
- ВВЕДЕНИЕ
- 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
- 2. ОБЗОР ТЕХНОЛОГИЙ
- 2.1. ROS
- 2.1.1. Основные положения
- 2.1.2. Узел
- 2.1.3. Темы
- 2.1.3. Сервисы
- 2.3.4. Пакеты
- 2.3.5. Средства отладки и граф робота
- 3.1. Обзор библиотеки ARUCO
- 3.1.1. Основные положения
- 3.1.2 Принцип работы библиотек. Общий взгляд.
- 3.3.4. Нахождение всех контуров изображения
- 3.3.5. Удаление границ с малым количеством точек.
- 3.3.6. Сортировка узлов в направлении против часовой стрелки
- 3.3.7. Удаление ближайших прямоугольников
- 3.3.8. Удаление проекции перспективы, чтобы получить фронтальный вид маркера.
- 3.3.9. Чтение кода на маркере
- 2.1. ROS
- 4. ВЫПОЛНЕНИЕ ЗАДАЧИ
- 4.1 УСТАНОВКА, ЗАПУСК, ИССЛЕДОВАНИЕ ИЗВЕСТНЫХ РЕШЕНИЙ
- 4.1.1 Установка и запуск aruco_pose для БЛА Клевер
- 4.1.2. Запуск ros пакета aruco_mapping
- 4.1.3. Комбинированный подход (распределенный расчет)
- 4.1.4. Обработка видео с максимальной частотой на стационарном компьютере.
- 4.1.5. Визуализация результатов
- 4.1.6. Выводы по главе
- 4.2. АНАЛИТИЧЕСКОЕ РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ ЛОКАЛИЗАЦИИ КАМЕРЫ В ГЛОБАЛЬНОЙ СИСТЕМЕ КООРДИНАТ
- 4.2.1. Постановка задачи
- 4.2.2. Аналитическое решение:
- 4.3. ВЫДЕЛЕНИЕ ПРЕДПОЧТИТЕЛЬНЫХ ТОЧЕК
- 4.3.1. Выделение выпуклой оболочки для множества маркеров
- 4.3.2. Выделение максимального по площади четырехугольника из выпуклой оболочки
- 4.3.3. Получение координат в двух системах отсчета
- 4.1 УСТАНОВКА, ЗАПУСК, ИССЛЕДОВАНИЕ ИЗВЕСТНЫХ РЕШЕНИЙ
- 4. ВНЕДРЕНИЕ
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
- ПРИЛОЖЕНИЕ
Access count: 48
Last 30 days: 0