|
|
Tutorial of OpenCV
Běhal, Lukáš ; Bařina, David (referee) ; Beran, Vítězslav (advisor)
This bachelor thesis deals with identification and description of undocumented algorithms in OpenCV library. It contains description of FAST corner detector, Maximally stable extremal regions, LDetector, HOG people and object detector and One-way descriptor. Each method description can be divided into parts as: Theory part, declaration of method with arguments description and also code example. Demo application has been created for each of these methods.
|
|
|
An Autonomous Driver of a TORCS Racing Car
Běhal, Lukáš ; Kaštil, Jan (referee) ; Jaroš, Jiří (advisor)
Tato práce popisuje simulátor TORCS a optimalizační algoritmy, jenž jsou využívány při tvorbě autonomních řidičů pro tento simulátor. Hlavním cílem je navržení nového autonomního řidiče, který se bude schopen s použitím přírodou inspirovaných optimalizačních technik vyrovnat již dříve navrženým řešením. Chování implementovaného řešení lze rozdělit do dvou hlavních částí, které jsou využívány v různých rozdílných etapách závodu. Zahřívací kolo je využito pro vytvoření modelu trati, ze kterého je posléze získána optimální trajektorie pomocí genetického algoritmu. Této trajektorie je potom využíváno v samotné kvalifikaci či závodě pro zajetí co nejrychlejšího kola. Z důvodu složitosti problému optimalizace celé trajektorie je nutno tuto trajektorii rozdělit na menší úseky nazývané segmenty, přičemž každý z nich je potom optimalizován odděleně. Jednotlivé optimalizované segmenty jsou následně spojeny dohromady, aby opět utvořily trajektorii pro celou trať. Protože některé přechody mezi segmenty mohou být nesouvislé, je zde znovu aplikován genetický algoritmus pro jejich vyhlazení. Během závodu je tato trajektorie následována, přičemž se z ní odvíjí i maximální možná rychlost v daném úseku. V práci jsme ukázali, že vzorkování trati s následnou optimalizací pomocí genetického algoritmu trvá pouze zlomek času vyhrazeného pro zahřívací kolo. Nejen díky tomuto se řešení jeví jako vhodné pro závody autonomních řidičů a může být dále rozšířeno.
|
|
|
Tutorial of OpenCV
Běhal, Lukáš ; Bařina, David (referee) ; Beran, Vítězslav (advisor)
This bachelor thesis deals with identification and description of undocumented algorithms in OpenCV library. It contains description of FAST corner detector, Maximally stable extremal regions, LDetector, HOG people and object detector and One-way descriptor. Each method description can be divided into parts as: Theory part, declaration of method with arguments description and also code example. Demo application has been created for each of these methods.
|
|
|
An Autonomous Driver of a TORCS Racing Car
Běhal, Lukáš ; Kaštil, Jan (referee) ; Jaroš, Jiří (advisor)
Tato práce popisuje simulátor TORCS a optimalizační algoritmy, jenž jsou využívány při tvorbě autonomních řidičů pro tento simulátor. Hlavním cílem je navržení nového autonomního řidiče, který se bude schopen s použitím přírodou inspirovaných optimalizačních technik vyrovnat již dříve navrženým řešením. Chování implementovaného řešení lze rozdělit do dvou hlavních částí, které jsou využívány v různých rozdílných etapách závodu. Zahřívací kolo je využito pro vytvoření modelu trati, ze kterého je posléze získána optimální trajektorie pomocí genetického algoritmu. Této trajektorie je potom využíváno v samotné kvalifikaci či závodě pro zajetí co nejrychlejšího kola. Z důvodu složitosti problému optimalizace celé trajektorie je nutno tuto trajektorii rozdělit na menší úseky nazývané segmenty, přičemž každý z nich je potom optimalizován odděleně. Jednotlivé optimalizované segmenty jsou následně spojeny dohromady, aby opět utvořily trajektorii pro celou trať. Protože některé přechody mezi segmenty mohou být nesouvislé, je zde znovu aplikován genetický algoritmus pro jejich vyhlazení. Během závodu je tato trajektorie následována, přičemž se z ní odvíjí i maximální možná rychlost v daném úseku. V práci jsme ukázali, že vzorkování trati s následnou optimalizací pomocí genetického algoritmu trvá pouze zlomek času vyhrazeného pro zahřívací kolo. Nejen díky tomuto se řešení jeví jako vhodné pro závody autonomních řidičů a může být dále rozšířeno.
|
guest ::
