Mobile Roboter zur Erkennung digitaler Landmarken und zum Schreiben mit dem Finger
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In diesem Buch wird ein bildbasiertes System zur Führung eines mobilen Roboters in einem Innenraum mit künstlichen Landmarken an der Decke vorgestellt, wobei der Roboter durch ein bildbasiertes System zur Erkennung von Schriftzeichen mit der Fingerspitze manövriert wird. Das Gesamtsystem, das eine omnidirektionale Bewegungssteuerung des mobilen Roboters, die Bildverarbeitung der Landmarken und die Bilderkennung umfasst, ist auf einem einzigen FPGA-Chip mit einem CMOS-Bildsensor implementiert. Die vorgeschlagene Merkmalsdarstellung der künstlichen Decken-Landmarken ist invariant gegenüber ...
In diesem Buch wird ein bildbasiertes System zur Führung eines mobilen Roboters in einem Innenraum mit künstlichen Landmarken an der Decke vorgestellt, wobei der Roboter durch ein bildbasiertes System zur Erkennung von Schriftzeichen mit der Fingerspitze manövriert wird. Das Gesamtsystem, das eine omnidirektionale Bewegungssteuerung des mobilen Roboters, die Bildverarbeitung der Landmarken und die Bilderkennung umfasst, ist auf einem einzigen FPGA-Chip mit einem CMOS-Bildsensor implementiert. Die vorgeschlagene Merkmalsdarstellung der künstlichen Decken-Landmarken ist invariant gegenüber Rotation und Translation. Um die Erkennungsgenauigkeit zu erhöhen, wird die Landmarken-Klassifizierung durchgeführt, nachdem der mobile Roboter in eine Position gebracht wurde, in der sich die Landmarke an der Decke in der aufrechten oberen Ecke des Kamerabildes des Roboters befindet. Die Erkennungsgenauigkeit des vorgeschlagenen Systems zur Erkennung von künstlichen Deckenmerkmalen unter Verwendung der Nearest Neighbour-Klassifikation liegt in unseren Experimenten bei 100 %, und das vorgeschlagene System zur Erkennung von Fingerspitzenschrift bietet eine einfach zu bedienende und genaue Methode zur Eingabe visueller Zeichen.
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