Original title:
Rozpoznání cesty pro vizuální navigaci mobilního robota
Translated title:
Road Recognition for Visual Navigation of Mobile Robot
Authors:
Šeda, Jan ; Orság, Filip (referee) ; Marvan, Aleš (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2012
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
V poslední době bylo nemalé úsilí věnováno vývoji robustních algoritmů pro detekci cesty pomocí barevného monokulárního vidění. Umělé neuronové sítě jsou často aplikovány v této úloze díky jejich schopnosti nalézt komplikované vztahy mezi vstupy a výstupy. Nicméně, stěžejním faktorem ovlivňujícím úspěšnost detekční metody je volba vhodných příznaků extrahovaných z obrazových dat. Tato práce se zabývá volbou vhodné kombinace příznaků pro robustní detekci cesty pomocí neuronové sítě. Aby bylo dosaženo adaptability algoritmu na aktuální povrch, po kterém se robot pohybuje, je neuronová síť učena během jízdy robota. Úspěšnost prezentované metody byla ověřena na několika záznamech z parkového prostředí.
In recent years, a significant amount of attention has been given to the development of robust road detection algorithms using color monocular vision. Artificial neural networks are often used in order to deal with this complex issue because of their ability to find complex relationships between inputs and outputs. However, the essential task is to choose suitable features extracted from input visual data. In this thesis, the proposed combination of extracted features aims at the problem of robust road detection. The adaptation ability of neural network is also utilized to overcome the difficulties with variable road texture and shadows. Several experiments have been conducted to verify the presented approach.
Keywords:
artificial neural networks; features extraction; image processing; navigation; road recognition; robot; extrakce rysů; navigace; robot; rozpoznávání cesty; umělé neuronové sítě; zpracování obrazu
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/52890