?

Details
Table Card RUSMARC
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 SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU)
-> 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: 17
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics