Интеллектуальный метод автоматического отслеживания объектов путем интеграции лазерного сканирования и инерциальной навигации
https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2021-33(1)-4
Аннотация
За последние годы автономная мобильная навигация была значительные усовершенствована; однако эта технология все еще не может быть эффективно интегрирована с мобильными системами, которые функционируют внутри производственных зданий и жилых домов, а также без абсолютной привязки к местности, обеспечиваемой, например, GPS. По этой причине в настоящей статье представлена методика, позволяющая интегрировать методы обнаружения объектов, такие как YOLO или R-CNN, с системами лазерного сканирования для измерения пространственных координат и инерциальной навигационной системой дли пространственного позиционирования путем привязки к позициям других объектов. В нашем подходе объединяется принцип динамической триангуляции и методика IKZ, которые позволяют получить приемлемое время автономного функционирования мобильного устройства перед тем, как потребуется повторное сканирование окружающих объектов.
Об авторе
Хулио Сезар РОДРИГЕС-КИНЬОНЕС
Автономный университет Нижней Калифорнии
Мексика
Мексика
Кандидат наук, профессор электроники на инженерном факультете
Список литературы
1. Trujillo-Hernández G., Rodríguez-Quiñonez J.C., Ramírez-Hernández L.R. et al. Accuracy Improvement by Artificial Neural Networks in Technical Vision System. In Proc. of the 45th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, vol. 1, 2019, pp. 5572-5577.
2. Rohan A., Rabah M., & Kim S.H. Convolutional Neural Network-based Real-Time Object Detection and Tracking for Parrot AR Drone 2. IEEE Access, vol. 7, 2019, pp. 69575-69584.
3. Жданов А.Д., Жданов Д.Д., Богданов Н.Н. и др. Проблемы дискомфорта зрительного восприятия в системах виртуальной и смешанной реальностей. Программирование, том 45, no. 4, 2019 г., стр. 9-18 / Zhdanov A.D., Zhdanov D.D., Bogdanov N.N. et al. Discomfort of Visual Perception in Virtual and Mixed Reality Systems. Programming and Computer Software, vol. 45, no. 4, 2019, pp. 147-155.
4. Castro-Toscano M.J., Rodríguez-Quiñonez J. C., Hernández-Balbuena D. et al. (2018). Obtención de Trayectorias Empleando el Marco Strapdown INS/KF: Propuesta Metodológica. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial, vol. 15, num. 4, 2018, pags. 391-403 (in Spanish)..
5. Li W., Wei W., Qiang H., & Shi M. Collaborating visual tracker based on particle filter and correlation filter. Concurrency and Computation: Practice and Experience, vol. 31, no. 12, 2019, e4665.
6. Reyes-García M., Sergiyenko O., Ivanov M. et al. Defining the Final Angular Position of DC Motor shaft using a Trapezoidal Trajectory Profile. In Proc. of the 28th IEEE International Symposium on Industrial Electronics (ISIE), 2019, pp. 1694-1699.
7. Básaca-Preciado L.C., Sergiyenko O.Y., Rodríguez-Quinonez J.C. et al. Optical 3D laser measurement system for navigation of autonomous mobile robot. Optics and Lasers in Engineering, vol. 54, 2014, pp. 159-169.
8. Ivanov M., Lindner L., Sergiyenko O. et al. Mobile Robot Path Planning Using Continuous Laser Scanning. In Optoelectronics in Machine Vision-Based Theories and Applications, IGI Global, 2019, pp. 338-372.
9. Иванов М.В, Сергиенко О.Ю., Тырса В.В. и др. Интеграция беспроводной связи для оптимизации распознавания окружения и расчёта траектории движения группы роботов. Труды ИСП РАН, том 31, вып. 2, 2019 г., стр. 67-82. DOI: 10.15514/ISPRAS-2019-31(2)-6 / Ivanov M., Sergiyenko O., Tyrsa V. et al. Software Advances using n-agents Wireless Communication Integration for Optimization of Surrounding Recognition and Robotic Group Dead Reckoning. Programming and Computer Software, vol. 45, no. 8, 2019, pp. 557-569.
10. Lindner L., Sergiyenko O., Rodríguez-Quiñonez J.C. et al. Continuous 3D scanning mode using servomotors instead of stepping motors in dynamic laser triangulation. In Proc. of the IEEE International Symposium on Industrial Electronics (ISIE), 2015, pp. 944-949.
11. Real-Moreno O., Castro-Toscano M.J., Rodrízuez-Ouiñonez J.C. Implementing k-Nearest Neighbor Algorithm on Scanning Aperture for Accuracy Improvement. In Proc. of the 44th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, 2015, pp. 3182-3186.
Рецензия
Для цитирования:
РОДРИГЕС-КИНЬОНЕС Х. Интеллектуальный метод автоматического отслеживания объектов путем интеграции лазерного сканирования и инерциальной навигации. Труды Института системного программирования РАН. 2021;33(1):59-64. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2021-33(1)-4
For citation:
RODRÍGUEZ-QUIÑONEZ J. Intelligent Automatic Object Tracking Method by Integration of Laser Scanner System and INS. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2021;33(1):59-64. (In Russ.) https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2021-33(1)-4
Послать статью по эл. почте 