Стерео визуелни систем перцепције мобилног робота базиран на дубоком машинском учењу : Техничко решење (М85)
Mobile robot stereo visual perception system based on deep machine learning
Само за регистроване кориснике
2020
Остало (Објављена верзија)
Метаподаци
Приказ свих података о документуАпстракт
Техничко решење (нова метода - М85) припада области производног машинства и директно се односи на један од домена истраживања у оквиру пројекта „Deep Machine Learning and Swarm Intelligence-based Optimization Algorithms for Control and Scheduling of Cyber-Physical Systems in Industry 4.0“ (акроним - MISSION4.0, евиденциони број 6523109), који је финансиран од стране Фонда за науку Републике Србије – домен развоја интелигентног управљачког система транспортних средстава (мобилних робота) у технолошком окружењу Индустрије 4.0. Сходно томе, методом се решава проблем перцепције мобилних робота на бази информација добијених од стерео визуелног система, пројектованог коришћењем две паралелно постављене индустријске камере BASLER daA1600-60uc и рачунарске платформе Nvidia Jetson Nano. Систем перцепције је базиран на интеграцији стерео визуелног система и метода дубоког машинског учења (енгл. Deep Learning - DL), односно конволуционих неуронских мрежа (енгл. Convolutional Neural Networks - CNN...). Поменутом интеграцијом се остварује: (i) висока флексибилност хардверско-софтверске структуре, (ii) висока тачност препознавања објеката у окружењу у коме се мобилни робот налази, (iii) могућност детекције објеката у реалном времену. Предложени систем перцепције је експериментално верификован на интелигентном мобилном роботу RAICO (Robot with Artificial Intelligence based COgnition) развијеном у оквиру Лабораторије за индустријску роботику и вештачку интелигенцију Машинског факултета у Београду.
Кључне речи:
Систем перцепције / мобилни робот / дубоко машинско учење / стерео машинско гледањеИзвор:
Техничко решење је прихваћено од стране Матичног научног одбора за машинство и индустријски софтвер, 2020, 1-20Финансирање / пројекти:
- MISSION4.0 - Deep Machine Learning and Swarm Intelligence-Based Optimization Algorithms for Control and Scheduling of Cyber-Physical Systems in Industry 4.0 (RS-ScienceFundRS-AI-6523109)
Колекције
Институција/група
Mašinski fakultetTY - GEN AU - Jokić, Aleksandar AU - Petrović, Milica AU - Miljković, Zoran AU - Babić, Bojan PY - 2020 UR - https://machinery.mas.bg.ac.rs/handle/123456789/4296 AB - Техничко решење (нова метода - М85) припада области производног машинства и директно се односи на један од домена истраживања у оквиру пројекта „Deep Machine Learning and Swarm Intelligence-based Optimization Algorithms for Control and Scheduling of Cyber-Physical Systems in Industry 4.0“ (акроним - MISSION4.0, евиденциони број 6523109), који је финансиран од стране Фонда за науку Републике Србије – домен развоја интелигентног управљачког система транспортних средстава (мобилних робота) у технолошком окружењу Индустрије 4.0. Сходно томе, методом се решава проблем перцепције мобилних робота на бази информација добијених од стерео визуелног система, пројектованог коришћењем две паралелно постављене индустријске камере BASLER daA1600-60uc и рачунарске платформе Nvidia Jetson Nano. Систем перцепције је базиран на интеграцији стерео визуелног система и метода дубоког машинског учења (енгл. Deep Learning - DL), односно конволуционих неуронских мрежа (енгл. Convolutional Neural Networks - CNN). Поменутом интеграцијом се остварује: (i) висока флексибилност хардверско-софтверске структуре, (ii) висока тачност препознавања објеката у окружењу у коме се мобилни робот налази, (iii) могућност детекције објеката у реалном времену. Предложени систем перцепције је експериментално верификован на интелигентном мобилном роботу RAICO (Robot with Artificial Intelligence based COgnition) развијеном у оквиру Лабораторије за индустријску роботику и вештачку интелигенцију Машинског факултета у Београду. T2 - Техничко решење је прихваћено од стране Матичног научног одбора за машинство и индустријски софтвер T1 - Стерео визуелни систем перцепције мобилног робота базиран на дубоком машинском учењу : Техничко решење (М85) T1 - Mobile robot stereo visual perception system based on deep machine learning EP - 20 SP - 1 UR - https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4296 ER -
@misc{ author = "Jokić, Aleksandar and Petrović, Milica and Miljković, Zoran and Babić, Bojan", year = "2020", abstract = "Техничко решење (нова метода - М85) припада области производног машинства и директно се односи на један од домена истраживања у оквиру пројекта „Deep Machine Learning and Swarm Intelligence-based Optimization Algorithms for Control and Scheduling of Cyber-Physical Systems in Industry 4.0“ (акроним - MISSION4.0, евиденциони број 6523109), који је финансиран од стране Фонда за науку Републике Србије – домен развоја интелигентног управљачког система транспортних средстава (мобилних робота) у технолошком окружењу Индустрије 4.0. Сходно томе, методом се решава проблем перцепције мобилних робота на бази информација добијених од стерео визуелног система, пројектованог коришћењем две паралелно постављене индустријске камере BASLER daA1600-60uc и рачунарске платформе Nvidia Jetson Nano. Систем перцепције је базиран на интеграцији стерео визуелног система и метода дубоког машинског учења (енгл. Deep Learning - DL), односно конволуционих неуронских мрежа (енгл. Convolutional Neural Networks - CNN). Поменутом интеграцијом се остварује: (i) висока флексибилност хардверско-софтверске структуре, (ii) висока тачност препознавања објеката у окружењу у коме се мобилни робот налази, (iii) могућност детекције објеката у реалном времену. Предложени систем перцепције је експериментално верификован на интелигентном мобилном роботу RAICO (Robot with Artificial Intelligence based COgnition) развијеном у оквиру Лабораторије за индустријску роботику и вештачку интелигенцију Машинског факултета у Београду.", journal = "Техничко решење је прихваћено од стране Матичног научног одбора за машинство и индустријски софтвер", title = "Стерео визуелни систем перцепције мобилног робота базиран на дубоком машинском учењу : Техничко решење (М85), Mobile robot stereo visual perception system based on deep machine learning", pages = "20-1", url = "https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4296" }
Jokić, A., Petrović, M., Miljković, Z.,& Babić, B.. (2020). Стерео визуелни систем перцепције мобилног робота базиран на дубоком машинском учењу : Техничко решење (М85). in Техничко решење је прихваћено од стране Матичног научног одбора за машинство и индустријски софтвер, 1-20. https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4296
Jokić A, Petrović M, Miljković Z, Babić B. Стерео визуелни систем перцепције мобилног робота базиран на дубоком машинском учењу : Техничко решење (М85). in Техничко решење је прихваћено од стране Матичног научног одбора за машинство и индустријски софтвер. 2020;:1-20. https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4296 .
Jokić, Aleksandar, Petrović, Milica, Miljković, Zoran, Babić, Bojan, "Стерео визуелни систем перцепције мобилног робота базиран на дубоком машинском учењу : Техничко решење (М85)" in Техничко решење је прихваћено од стране Матичног научног одбора за машинство и индустријски софтвер (2020):1-20, https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4296 .