Login
Search manual

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
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
Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU
Read Print Download
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
  • 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

Access count: 48 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics