Novi algoritam za simultano ocenjivanje položaja mobilnog robota i položaja karakterističnih objekata baziran na neuronskom linearizovanom Kalmanovom filtru i senzorskoj informaciji dobijenoj od kalibrisane kamere
Authorized Users Only
2012
Other (Published version)
,
Najdan Vuković
Metadata
Show full item recordAbstract
Tehničko rešenje - nova metoda (M85) koja rešava problem simultanog ocenjivanja položaja mobilnog robota i karakterističnih objekata u tehnološkom okruženju tokom obavljanja transportnog zadatka u okviru sistema unutrašnjeg transporta sirovina, polufabrikata, materijala i gotovih delova, razvijana je u projektu pod oznakom TR-35004 MPNiTR Vlade Republike Srbije. Razvoj originalnog algoritma neuronskog linearizovanog Kalmanovog filtra za simultanu ocenu položaja mobilnog robota i karakterističnih objekata sproveden je putem simulacije i in vivo eksperimenata. Simulacioni rezultati ostvareni implementacijom koda sopstvenog razvoja u MATLAB® programskom okruženju, ukazali su na to da uvođenje veštačke neuronske mreže u proces ocenjivanja obezbeđuje veću konzistentnost, a time i poboljšanje optimalnosti filtra. Na osnovu ovog zaključka, izveden je algoritam neuronskog linearizovanog Kalmanovog filtra, uz primenu sistema prepoznavanja na bazi kalibrisane kamere, koji je eksperimentalno ispi...tan u laboratorijjskom modelu tehnološkog okruženja korišćenjem Khepera II mobilnog robota, hvatača Khe Gripper i WEB kamere. Na ovaj način su, putem simulacije i sprovođenja brojnih eksperimenata, ocenjene performanse algoritma neuronskog linearizovanog Kalmanovog filtra i pokazano je da razvijeni algoritam generiše bolje ocene (u smislu više tačnosti) od uobičajenog pristupa analiziranom problemu. Dalja istraživanja rezultirala su razvojem novog hibridnog upravljačkog algoritma za vizuelno navođenje i ocenjivanje položaja mobilnog robota, kao i predloga hibridne arhitekture za navigaciju mobilnog robota u tehnološkom okruženju, Primena veštačkih neuronskih mreža, u okviru ova dva pristupa, omogućila je veću robustnost u pogledu nepoznatog spoljašnjeg uticaja koji ne može da bude eksplicitno kvantifikovan.
Keywords:
Simultano ocenjivanje položaja mobilnog robota i karakterističnih objekata / Tehnološko okruženje / Unutrašnji robotizovani transport / Algoritam neuronskog linearizovanog Kalmanovog filtra / Kompjuterska simulacija / MatLab softver / Veštačke neuronske mreže / Optimizacija / Sistem prepoznavanja / Kalibrisana kamera / Hibridni upravljački algoritam / Vizuelno navođenje i ocenjivanje položaja mobilnog robota / Hibridna arhitektura za navigaciju mobilnog robotaSource:
Техничко решење (M85) је прихваћено од стране Матичног научног одбора за машинство и индустријски софтвер, 2012Funding / projects:
- An innovative ecologically based approach to implementation of intelligent manufacturing systems for production of sheet metal parts (RS-MESTD-Technological Development (TD or TR)-35004)
Collections
Institution/Community
Mašinski fakultetTY - GEN AU - Vuković, Najdan AU - Miljković, Zoran AU - Mitić, Marko AU - Petrović, Milica PY - 2012 UR - https://machinery.mas.bg.ac.rs/handle/123456789/4735 AB - Tehničko rešenje - nova metoda (M85) koja rešava problem simultanog ocenjivanja položaja mobilnog robota i karakterističnih objekata u tehnološkom okruženju tokom obavljanja transportnog zadatka u okviru sistema unutrašnjeg transporta sirovina, polufabrikata, materijala i gotovih delova, razvijana je u projektu pod oznakom TR-35004 MPNiTR Vlade Republike Srbije. Razvoj originalnog algoritma neuronskog linearizovanog Kalmanovog filtra za simultanu ocenu položaja mobilnog robota i karakterističnih objekata sproveden je putem simulacije i in vivo eksperimenata. Simulacioni rezultati ostvareni implementacijom koda sopstvenog razvoja u MATLAB® programskom okruženju, ukazali su na to da uvođenje veštačke neuronske mreže u proces ocenjivanja obezbeđuje veću konzistentnost, a time i poboljšanje optimalnosti filtra. Na osnovu ovog zaključka, izveden je algoritam neuronskog linearizovanog Kalmanovog filtra, uz primenu sistema prepoznavanja na bazi kalibrisane kamere, koji je eksperimentalno ispitan u laboratorijjskom modelu tehnološkog okruženja korišćenjem Khepera II mobilnog robota, hvatača Khe Gripper i WEB kamere. Na ovaj način su, putem simulacije i sprovođenja brojnih eksperimenata, ocenjene performanse algoritma neuronskog linearizovanog Kalmanovog filtra i pokazano je da razvijeni algoritam generiše bolje ocene (u smislu više tačnosti) od uobičajenog pristupa analiziranom problemu. Dalja istraživanja rezultirala su razvojem novog hibridnog upravljačkog algoritma za vizuelno navođenje i ocenjivanje položaja mobilnog robota, kao i predloga hibridne arhitekture za navigaciju mobilnog robota u tehnološkom okruženju, Primena veštačkih neuronskih mreža, u okviru ova dva pristupa, omogućila je veću robustnost u pogledu nepoznatog spoljašnjeg uticaja koji ne može da bude eksplicitno kvantifikovan. T2 - Техничко решење (M85) је прихваћено од стране Матичног научног одбора за машинство и индустријски софтвер T1 - Novi algoritam za simultano ocenjivanje položaja mobilnog robota i položaja karakterističnih objekata baziran na neuronskom linearizovanom Kalmanovom filtru i senzorskoj informaciji dobijenoj od kalibrisane kamere UR - https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4735 ER -
@misc{ author = "Vuković, Najdan and Miljković, Zoran and Mitić, Marko and Petrović, Milica", year = "2012", abstract = "Tehničko rešenje - nova metoda (M85) koja rešava problem simultanog ocenjivanja položaja mobilnog robota i karakterističnih objekata u tehnološkom okruženju tokom obavljanja transportnog zadatka u okviru sistema unutrašnjeg transporta sirovina, polufabrikata, materijala i gotovih delova, razvijana je u projektu pod oznakom TR-35004 MPNiTR Vlade Republike Srbije. Razvoj originalnog algoritma neuronskog linearizovanog Kalmanovog filtra za simultanu ocenu položaja mobilnog robota i karakterističnih objekata sproveden je putem simulacije i in vivo eksperimenata. Simulacioni rezultati ostvareni implementacijom koda sopstvenog razvoja u MATLAB® programskom okruženju, ukazali su na to da uvođenje veštačke neuronske mreže u proces ocenjivanja obezbeđuje veću konzistentnost, a time i poboljšanje optimalnosti filtra. Na osnovu ovog zaključka, izveden je algoritam neuronskog linearizovanog Kalmanovog filtra, uz primenu sistema prepoznavanja na bazi kalibrisane kamere, koji je eksperimentalno ispitan u laboratorijjskom modelu tehnološkog okruženja korišćenjem Khepera II mobilnog robota, hvatača Khe Gripper i WEB kamere. Na ovaj način su, putem simulacije i sprovođenja brojnih eksperimenata, ocenjene performanse algoritma neuronskog linearizovanog Kalmanovog filtra i pokazano je da razvijeni algoritam generiše bolje ocene (u smislu više tačnosti) od uobičajenog pristupa analiziranom problemu. Dalja istraživanja rezultirala su razvojem novog hibridnog upravljačkog algoritma za vizuelno navođenje i ocenjivanje položaja mobilnog robota, kao i predloga hibridne arhitekture za navigaciju mobilnog robota u tehnološkom okruženju, Primena veštačkih neuronskih mreža, u okviru ova dva pristupa, omogućila je veću robustnost u pogledu nepoznatog spoljašnjeg uticaja koji ne može da bude eksplicitno kvantifikovan.", journal = "Техничко решење (M85) је прихваћено од стране Матичног научног одбора за машинство и индустријски софтвер", title = "Novi algoritam za simultano ocenjivanje položaja mobilnog robota i položaja karakterističnih objekata baziran na neuronskom linearizovanom Kalmanovom filtru i senzorskoj informaciji dobijenoj od kalibrisane kamere", url = "https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4735" }
Vuković, N., Miljković, Z., Mitić, M.,& Petrović, M.. (2012). Novi algoritam za simultano ocenjivanje položaja mobilnog robota i položaja karakterističnih objekata baziran na neuronskom linearizovanom Kalmanovom filtru i senzorskoj informaciji dobijenoj od kalibrisane kamere. in Техничко решење (M85) је прихваћено од стране Матичног научног одбора за машинство и индустријски софтвер. https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4735
Vuković N, Miljković Z, Mitić M, Petrović M. Novi algoritam za simultano ocenjivanje položaja mobilnog robota i položaja karakterističnih objekata baziran na neuronskom linearizovanom Kalmanovom filtru i senzorskoj informaciji dobijenoj od kalibrisane kamere. in Техничко решење (M85) је прихваћено од стране Матичног научног одбора за машинство и индустријски софтвер. 2012;. https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4735 .
Vuković, Najdan, Miljković, Zoran, Mitić, Marko, Petrović, Milica, "Novi algoritam za simultano ocenjivanje položaja mobilnog robota i položaja karakterističnih objekata baziran na neuronskom linearizovanom Kalmanovom filtru i senzorskoj informaciji dobijenoj od kalibrisane kamere" in Техничко решење (M85) је прихваћено од стране Матичног научног одбора за машинство и индустријски софтвер (2012), https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_machinery_4735 .