Adjustment of visual identification algorithm for use in stand-alone robot navigation applications
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Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Descripción
This article describes the adjustment of an algorithm developed by the research group for the visual identification of geometric shapes in real time on embedded systems. This algorithm was proposed inside the group, and in spite of its correct theoretical support, it presented problems when working in real applications. The purpose of the adjustment was to increase the robustness against different levels of lighting and implement it on a real robot for performance tests in the laboratory. The tasks programmed in the robot include the identification of landmarks in the environment for the activation of navigation policies. From the results achieved, a better behavior of the algorithm is observed, making its use very promising.
Este artículo describe el ajuste de un algoritmo desarrollado por el grupo de investigación para la identificación visual de formas geométricas en tiempo real sobre sistemas embebidos. Dicho algoritmo fue propuesto al interior del grupo, y pese a su correcto soporte teórico, presentó problemas al funcionar en aplicaciones reales. En el ajuste realizado se buscó incrementar la robustez frente a diferentes niveles de iluminación, e implementarlo sobre un robot real para pruebas de desempeño en laboratorio. Las tareas programadas en el robot incluyen la identificación de \textit{landmarks} en el ambiente para la activación de políticas de navegación. A partir de los resultados alcanzados se observa un mejor comportamiento del algoritmo haciendo muy promisoria su utilización.
Este artículo describe el ajuste de un algoritmo desarrollado por el grupo de investigación para la identificación visual de formas geométricas en tiempo real sobre sistemas embebidos. Dicho algoritmo fue propuesto al interior del grupo, y pese a su correcto soporte teórico, presentó problemas al funcionar en aplicaciones reales. En el ajuste realizado se buscó incrementar la robustez frente a diferentes niveles de iluminación, e implementarlo sobre un robot real para pruebas de desempeño en laboratorio. Las tareas programadas en el robot incluyen la identificación de \textit{landmarks} en el ambiente para la activación de políticas de navegación. A partir de los resultados alcanzados se observa un mejor comportamiento del algoritmo haciendo muy promisoria su utilización.