Zastosowanie metod przetwarzania obrazów w segmentacji danych pochodzących z dalmierza laserowego 3D

pol Artykuł w języku polskim DOI:

wyślij Barbara Siemiątkowska *, Arkadiusz Zychewicz **, Michał Gnatowski ** * Politechnika Warszawska, Wydział Mechatroniki ** Instytut Podstawowych Problemów Techniki PAN

Pobierz Artykuł

Streszczenie

W poniższej pracy zaprezentowana zostanie metoda tworzenia map semantycznych otoczenia robota mobilnego. Robot jest wyposażony w dalmierz laserowy, który umożliwia zbieranie trójwymiarowej informacji o środowisku. Dane są zapamiętywane jako kolorowy obraz. Proces segmentacji danych i tworzenia trójwymiarowej mapy otoczenia składa się z następujących etapów: wyodrębnienie obszarów jednorodnych, opisanie krawędzi i powierzchni obszarów, klasyfikacja, tworzenie grafu opisującego scenę. Przyjęto założenie, że klasyfikacja odbywa się na podstawie wprowadzonych wcześniej do bazy wiedzy zbioru reguł i dodatkowej informacji przechowywanej w etykietowanych grafach. Przeprowadzone eksperymenty wykazały, że segmentacja powierzchni 3D przy pomocy klasycznych metod przetwarzania obrazów, które są stosowane w widzeniu maszynowym umożliwia przeprowadzanie obliczeń w sposób efektywny. Proces tworzenia mapy semantycznej jest nadal opracowywany, ale wstępne wyniki są zadowalające.

Słowa kluczowe

mapa semantyczna, robot mobilny, segmentacja powierzchni 3D

Picture segmentation methods in 3D laser data segmentation

Abstract

In the article a method of building semantic map of robots' environment is presented. A robot is equipped with a laser sensor which enables to obtain 3 dimensional information of the scene. Data is stored in a colour image. The segmentation and map building processes consist of the following parts: selecting homogeneous areas in the image obtained from the data, the edges and the areas description, classification, creating a graph which describes the scene. It is assumed, that classification is performed based on previously stored rules database and additional information stored in labelled graphs. Experiments which have been done showed that 3D area segmentation, using classical pattern recognition methods which are widely used in machine vision enables to perform computations effectively. The semantic map creation process is still under development but the performed results are satisfied.

Keywords

3D area segmentation, mobile robot, semantic map

Bibliografia

  1. Moravec H. , Elfes A.: High resolution maps from wide angle sonar, Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation, s. 116 - 121, 1985. 
  2. Andersen C.S. Jones S. and Crowley J.L. Appearance Based Processes for Visual Navigation. Proceedings of Symposium on Intelligent Robotics Systems. s. 227 -236, 1999. 
  3. Triebel R. Frank B. Meyer J. Burgard W.: First Steps Towards a Robotic System for Flexible Volumetric Mapping of Indoor Environments, CD-ROM. IAV04, 2004. 
  4. B. Siemiątkowska. Hybrydowa reprezentacja otoczenia robota mobilnego. PAR vol. CD ROM, 2006. 
  5. Floryczyk R., Robot Vision, Wiley-Vch, 2005. 
  6. Gonzalez R. C., Digital Image Processing, Adison-Wesley, Reading MA, 1992. 
  7. Sakas G., Hartig J., Interactive Visualization of Large Scalar Voxel Fields. Visualization, Boston, USA, s. 29--36, 1992. 
  8. Sawwa R., Siemiątkowska B., Racz J., 2.5D Map Building Based on LRF Readouts. III-d Int. Symp. on Methods and Models in Automation and Robotics. s. 13--15. 1997. 
  9. Sawwa R., Siemiątkowska B., Racz J.: A Laser Range Finder for Mobile Robot Navigation. 28-th International Symposium on Robotics. Detroit, MI USA. s. 13--15, 1997. 
  10. Siemiątkowska B., Gnatowski M., Zychewicz A. Fast Method of 3D Map Building Based on Laser Range Data. Jamris. s. 65-70, 2007. 
  11. Schroeder W. , Zarge J. , Lorensen W., Decimation of Triangle Meshes. Computer Graphics. s. 65-70, 1992. 
  12. J. Weingarten, Siegwart R.: EKF-based 3D SLAM for Structured Environment Reconstruction. IROS 2005. 
  13. D.L. Page, Y. Sun, A.F. Koschan, J.Paik, M. A. Abidi, Normal Vector Voting: Crease Detection and Curave Estimation on Large, Noisy Mesh. Graphical Models, vol. 64, 2002, s. 199-229. 
  14. Siemiątkowska B., Gnatowski M., Chojecki R.: Zastosowanie sieci komórkowych w procesie segmentacji danych pochodzących z dalmierza laserowego 3D Krajowa Konferencja Robotyki, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, 2008, s. 121-130.