robogeek.ru

все о роботах и робототехнике

edu.robogeek.ru

все об обучении робототехнике

Система распознавания образов позволяет роботам отличать людей от мусора

Возможность для роботов ориентироваться в условиях ограниченного пространства и нестабильных условий при ликвидации последствий стихийных бедствий, не подвергая при этом риску людей, является одной из наиболее востребованных. Мексиканские исследователи из университета Гвадалахары (UDG) разработали алгоритм, который может пригодиться в таких ситуациях, позволяя роботам отличать людей от окружающего мусора в завалах.

В качестве прототипа при разработке системы была взята конструкция платформы робота 110 FirstLook от компании IROBOT. Новый робот, дополненный датчиками движения, камерами, лазерной и инфракрасной системой, способен создать 2D карту и прокладывать себе пути перемещения. А включение стереоскопической камеры высокого разрешения (HD) позволяет ему получать изображение окружающей среды и распознавать, есть ли там люди.

Отснятые с помощью HD камеры образы с окрестностями сканируются и очищаются, чтобы выделить представляющие интерес объекты и удалить такие, как щебень. Специальное программное обеспечение (ПО) обрабатывает данные, представляя форму, цвет и плотность полученных форм.

Полученные образы проходят фильтрацию, которая помогает определить, являются ли они человеком или обломком конструкции. Вся система распознавания может быть интегрирована внутри робота, или запускаться на отдельном ноутбуке и связываться по беспроводной сети с контролируемым роботом.

"Распознавание образов позволяет ПО по информации об объектах автоматически распознавать человеческую фигуру", - говорит Арана Даниэль, научный сотрудник университетского центра точных и инженерных наук UDG. "ПО включает себя алгоритмы для классификации дескрипторов и назначения функций для объектов."

Контуры объектов также будут использоваться для обучения распознаванию образов нейронной сетью. Эта сеть, называемая CSVM, был разработана Арана Даниэль и может быть использована не только для распознавания силуэтов человека, но и отпечатков пальцев, почерка, лица, голосовых частот и последовательности ДНК.

По аналогии с процессом обучения человека, разработчики планируют продолжить совершенствование системы с целью подготовки робота для автоматической классификации человеческих фигур на основании полученного опыта.

Комментарии

(0) Добавить комментарий