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: PDF
Language: Russian
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)

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

Annotation

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.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users Read Print Download
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • 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
  • 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. ВНЕДРЕНИЕ
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
  • ПРИЛОЖЕНИЕ

Usage statistics

stat Access count: 38
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics