Алгоритмы активного восприятия внешней среды для автономного мобильного робота
Ключевые слова:
робототехника, алгоритмы, активное восприятие, мобильные роботы, robotics, active perception, mobile robotsАннотация
Статья посвящена изучению алгоритмов активного восприятия для максимизации получаемой информации о среде функционирования автономного мобильного робота. Наиболее эффективным методом решения поставленной задачи можно считать применение автоматизированной системы управления положением камеры. Для оценки полноты осмотра внешней среды бортовой видеокамерой использован метод конечных элементов. Применение простейшего интеллектуального алгоритма выбора направления осмотра в двухмерной симуляции позволило добиться 12% прироста эффективности для помещений из тестового набора.
Ссылка для цитирования в российских источниках: Верхоланцев Д.В. Алгоритмы активного восприятия внешней среды для автономного мобильного робота // Системная инженерия и инфокоммуникации. - 2025. - №1 (1). - С. 11-16.
Ссылка для цитирования в зарубежных источниках: D. Verkholantsev, «Algorithms for Active Perception of the External Environment for an Autonomous Mobile Robot», Systems Engineering and Infocommunications, No. 1, pp. 11–16, Mar. 2025, doi: 10.5281/zenodo.15110923.
Библиографические ссылки
Tenenbaum J. M. Accommodation in computer vision // Ph.D. Thesis, Stanford University. 1970.
Barrow H. G., Poppelstone R. J. Relational descriptions in picture processing // Machine Intelligence. 1971, V. 6. P. 377–396.
Aloimonos J., Weiss I., Bandyopadhyay A. Active vision // International journal of computer vision. 1988, V. 1. C. 333–356.
Lluvia I., Lazkano E., Ansuategi A. Active mapping and robot exploration: A survey //Sensors. 2021. Т. 21. №. 7. С. 2445.
Magalhães, S. A., Moreira, A. P., Santos, F. N. D., Dias, J. Active perception fruit harvesting robots—A systematic review //Journal of Intelligent & Robotic Systems. 2022. Т. 105. №. 1. С. 14.
Saito, N., Ogata, T., Funabashi, S., Mori, H., Sugano, S. How to select and use tools?: Active perception of target objects using multimodal deep learning //IEEE Robotics and Automation Letters. 2021. Т. 6. №. 2. С. 2517-2524.
Wang, H., Wang, W., Liang, W., Hoi, S. C., Shen, J., Gool, L. V. Active perception for visual-language navigation //International Journal of Computer Vision. 2023. Т. 131. №. 3. С. 607-625.
Nasirian B., Mehrandezh M., Janabi-Sharifi F. Efficient coverage path planning for mobile disinfecting robots using graph-based representation of environment //Frontiers in Robotics and AI. 2021. Т. 8. С. 624333.
Tung W. C., Liu J. S. Solution of an integrated traveling salesman and coverage path planning problem by using a genetic algorithm with modified operators //IADIS Int. J. Comput. Sci. Inf. Syst. 2019. Т. 14. №. 2. С. 95-114.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Системная инженерия и инфокоммуникации
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-ShareAlike» («Атрибуция — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.