1. ELARTU — Інституційний репозитарій ТНТУ імені Івана Пулюя
  2. Вісник ТНТУ
  3. 2003
  4. Вісник ТДТУ, 2003, том 8, № 2
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/33706

Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorКоваль, В.
dc.contributor.authorKoval, V.
dc.date.accessioned2020-12-29T08:14:50Z-
dc.date.available2020-12-29T08:14:50Z-
dc.date.created2003
dc.date.issued2003
dc.date.submitted2003-02-10
dc.identifier.citationКоваль В. Метод побудови локальної карти середовища мобільного робота / Коваль В. // Вісник ТДТУ. — Т. : ТНТУ, 2003. — Том 8. — № 2. — С. 80–88. — (Приладобудування та інформаційно-вимірювальні технології).
dc.identifier.issn1727-7108
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/33706-
dc.description.abstractВ даній статті розглядаються методи представлення локальної карти середовища, отриманої від інфрачервоних і ультразвукових сенсорів. Запропоновано метод побудови локальної карти середови-ща мобільного робота, який має меншу обчислювальну складність і вищу універсальність у порівнянні з відомими методами, що є важливим при оперуванні робота в on-line режимі. Результати імітаційного моделювання показали високу точність запропонованого методу.
dc.description.abstractThe construction of local area maps on the based on heterogeneous sensor readings is considered in this paper. Presented in this paper method for the construction of local area maps displays lower calculation complexity and broader universality compared to existing methods and this is important for on-line robot activity. The simulation results showed the high accuracy of the method.
dc.format.extent80-88
dc.language.isouk
dc.publisherТНТУ
dc.publisherTNTU
dc.relation.ispartofВісник Тернопільського національного технічного університету, 2 (8), 2003
dc.relation.ispartofScientific Journal of the Ternopil National Technical University, 2 (8), 2003
dc.titleМетод побудови локальної карти середовища мобільного робота
dc.title.alternativeThe method of local area map construction of mobile robot
dc.typeArticle
dc.rights.holder© Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя
dc.coverage.placenameТернопіль
dc.coverage.placenameTernopil
dc.format.pages9
dc.subject.udc681.3
dc.relation.references1. Popov E.P., Oismennyj G.V. The robotics bases. - M: “High school”. - 1990 – 224 p.
dc.relation.references2. Dorst L. An Introduction to Robotics for the computer sciences, University of Amsterdam. - 1993 -78 p.
dc.relation.references3. Durrant-Whyte H. F. Integration, Coordination and Control of Multi-sensor Robot Systems. - Kluwer, Boston, MA – 1988 – 312 p.
dc.relation.references4. Joris van Dam. Environment Modeling for Mobile Robots: Neural Learning for Sensor Fusion, Amsterdam: University van Amsterdam – Met lit. opg. - 1998 – 225 p.
dc.relation.references5. Barraquand J., Langlois B., Latombe J. Numerical potential field techniques for robot path planning, Report No. STAN CS 89 1285. Dept. of Computer Science, Stanford University. –1989 – 89 p.
dc.relation.references6. Besierre P., Dedieu E., Mazer E. Representing robot/environment interactions using probabilities: the beam in the beam experiment, From Perception to Action Conference, IEEE computer society press. - Sept. – 1994 – 73 p.
dc.relation.references7. Borenstein J., Koren Y. Real-time obstacle avoidance for fast mobile robots. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. - Vol. 19, No. 5. - Sept./Oct. 1989. - pp. 1179-1187
dc.relation.references8. Mongi A. Abidi, Rafael C. Gonzalez. Data fusion in robotics and machine intelligence. Academic Press, Inc. – 1992 – 546 p.
dc.relation.references9. Duro R., Santos J., Graña M. Biologically inspired robot behavior engineering. - Physica-Verlag. – 2003 – 438 p.
dc.relation.references10. Poncela A., Perez E., Bandera A., Urdiales C., Sandoval F. Efficient integration of metric and topological maps for directed exploration of unknown environments. Robotics and Autonomous Systems. - No. 41 (2002). - pp. 21–39.
dc.relation.references11. Maaref H., Barret C. Sensor-based navigation of a mobile robot in an indoor environment. Robotics and Autonomous Systems. - No. 38 (2002) – pp. 1–18.
dc.relation.references12. Brooks R., Iyengar S. Multi-sensor fusion: fundamentals and applications with software. Prentice-Hall PTR. – 1998 – 416 p.
dc.relation.references13. Crowly J., Demazeau Y. Principles and techniques for sensor data fusion. Signal Processing. - No. 32. - 1993 - pp. 5-27.
dc.relation.references14. Golovko V.A. Neurointelligence: theory and application. BPI, Brest. - 1999 - 228 p.
dc.relation.references15. Flynn A.M. Combining sonar and infrared sensors for mobile robot navigation. International journal of robotic research. Vol. 7. No. 6. – 1988 – pp. 32-37.
dc.relation.references16. Benet G., Blanes F., Simó J., Pérez P. Using infrared sensors for distance measurement in mobile robots. Robotics and Autonomous Systems. - 2002- No. 40. - pp. 255–266.
dc.relation.references17. Chapman S. MATLAB Programming for Engineers. 2nd Edition. Brooks/Cole Publishing Company. – 2002 – 348 p.
dc.relation.referencesen1. Popov E.P., Oismennyj G.V. The robotics bases, M: "High school", 1990 – 224 p.
dc.relation.referencesen2. Dorst L. An Introduction to Robotics for the computer sciences, University of Amsterdam, 1993 -78 p.
dc.relation.referencesen3. Durrant-Whyte H. F. Integration, Coordination and Control of Multi-sensor Robot Systems, Kluwer, Boston, MA – 1988 – 312 p.
dc.relation.referencesen4. Joris van Dam. Environment Modeling for Mobile Robots: Neural Learning for Sensor Fusion, Amsterdam: University van Amsterdam – Met lit. opg, 1998 – 225 p.
dc.relation.referencesen5. Barraquand J., Langlois B., Latombe J. Numerical potential field techniques for robot path planning, Report No. STAN CS 89 1285. Dept. of Computer Science, Stanford University. –1989 – 89 p.
dc.relation.referencesen6. Besierre P., Dedieu E., Mazer E. Representing robot/environment interactions using probabilities: the beam in the beam experiment, From Perception to Action Conference, IEEE computer society press, Sept, 1994 – 73 p.
dc.relation.referencesen7. Borenstein J., Koren Y. Real-time obstacle avoidance for fast mobile robots. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 19, No. 5, Sept./Oct. 1989, pp. 1179-1187
dc.relation.referencesen8. Mongi A. Abidi, Rafael C. Gonzalez. Data fusion in robotics and machine intelligence. Academic Press, Inc, 1992 – 546 p.
dc.relation.referencesen9. Duro R., Santos J., Graña M. Biologically inspired robot behavior engineering, Physica-Verlag, 2003 – 438 p.
dc.relation.referencesen10. Poncela A., Perez E., Bandera A., Urdiales C., Sandoval F. Efficient integration of metric and topological maps for directed exploration of unknown environments. Robotics and Autonomous Systems, No. 41 (2002), pp. 21–39.
dc.relation.referencesen11. Maaref H., Barret C. Sensor-based navigation of a mobile robot in an indoor environment. Robotics and Autonomous Systems, No. 38 (2002) – pp. 1–18.
dc.relation.referencesen12. Brooks R., Iyengar S. Multi-sensor fusion: fundamentals and applications with software. Prentice-Hall PTR, 1998 – 416 p.
dc.relation.referencesen13. Crowly J., Demazeau Y. Principles and techniques for sensor data fusion. Signal Processing, No. 32, 1993 - pp. 5-27.
dc.relation.referencesen14. Golovko V.A. Neurointelligence: theory and application. BPI, Brest, 1999 - 228 p.
dc.relation.referencesen15. Flynn A.M. Combining sonar and infrared sensors for mobile robot navigation. International journal of robotic research. Vol. 7. No. 6, 1988 – pp. 32-37.
dc.relation.referencesen16. Benet G., Blanes F., Simó J., Pérez P. Using infrared sensors for distance measurement in mobile robots. Robotics and Autonomous Systems, 2002- No. 40, pp. 255–266.
dc.relation.referencesen17. Chapman S. MATLAB Programming for Engineers. 2nd Edition. Brooks/Cole Publishing Company, 2002 – 348 p.
dc.identifier.citationenKoval V. (2003) Metod pobudovy lokalnoi karty seredovyshcha mobilnoho robota [The method of local area map construction of mobile robot]. Scientific Journal of TSTU (Tern.), vol. 8, no 2, pp. 80-88 [in Ukrainian].
dc.contributor.affiliationТернопільська академія народного господарства
dc.citation.journalTitleВісник Тернопільського національного технічного університету
dc.citation.volume8
dc.citation.issue2
dc.citation.spage80
dc.citation.epage88
Розташовується у зібраннях:Вісник ТДТУ, 2003, том 8, № 2

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
TSTUSJ_2003v8n2_Koval_V-The_method_of_local_area_map_80-88.pdf393,63 kBAdobe PDFПереглянути/відкрити
TSTUSJ_2003v8n2_Koval_V-The_method_of_local_area_map_80-88.djvu378,68 kBDjVuПереглянути/відкрити
TSTUSJ_2003v8n2_Koval_V-The_method_of_local_area_map_80-88__COVER.png520,94 kBimage/pngПереглянути/відкрити
Показати базовий опис матеріалу Перегляд статистики


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.