Электронный каталог

rus
НТБ Минпромторга России
Режим работы
Контактная информация

Поиск :

  • Поиск
  • Поиск одной строкой
  • Помощь

  • Разделы фонда

  • Книги по ТЯЖЕЛОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
  • Книги 2022
  • Книги 2023
  • Книги 2024
  • Ретрофонд
  • Статьи из информационных обзоров за 2023
  • Статьи из информационных обзоров за 2024

  • Справочники

  • Авторы
  • Издательства
  • Серии
  • Дерево рубрик

  • Статистика поисков
  • Статистика справок

Личный кабинет :


Самозапись

Электронный каталог: Го, У. - Супервизорная система для коллаборативной робототехнической ячейки на основе RGBD-камеры

Го, У. - Супервизорная система для коллаборативной робототехнической ячейки на основе RGBD-камеры

Нет экз.
Супервизорная система для коллаборативной робототехнической ячейки на основе RGBD-камеры
Статья
Автор:
Го, У.
Автоматизация. Современные технологии: Супервизорная система для коллаборативной робототехнической ячейки на основе RGBD-камеры
б.г.
ISBN отсутствует

На полку На полку


Статья

Го, У.
Супервизорная система для коллаборативной робототехнической ячейки на основе RGBD-камеры / У. Го, В.В. Серебренный, С. Шэнь, Л.А. Пак // Автоматизация. Современные технологии. – 2024. – № 8. – С. 350-358: ил. - Библиогр.: 43 назв.

Задача слежения в коллаборативной робототехнической ячейке является актуальной. Супервизорная система в первую очередь необходима для организации безопасного взаимодействия человека и робота. Подход к применению подобных систем. Две RGBD-камеры для моделирования состояния и поведения человека в целях дальнейшей организации диалога между роботами и людьми. Диалог необходим для динамического распределения задач. В связи с этим разработаны четыре алгоритма с применением нейронных сетей: для распознавания лиц, тела, жестов и инструментов. Для распознавания лиц применяется библиотека Python «face_recognition», предоставленная Адамом Гейтгеем. Для определения ключевых точек тела и рук используются два фреймворка, OpenPose и MediaPipe (приведен их сравнительный анализ). Работа двух моделей сверточной нейронной сети (YOLOv5 и YOLOv7) проанализирована по критерию точности для распознавания инструментов. Концепция данной работы представлена в виде конечного автомата состояний на основе пакета ROS2. Моделирование динамического распределения задач выполнено манипулятором в симуляторе Gazebo. Экспериментальные результаты демонстрируют эффективность данной супервизорной системы.




Привязано к:

Отобрать для печати: страницу | инверсия | сброс | печать(0)

Автоматизация. Современные технологии
Нет экз.
Выпуск

Автоматизация. Современные технологии № 8
2024 г.
ISBN отсутствует
ФБУ НТБ Минпромторга России : Азовская


На полку На полку


© Все права защищены ЗАО "Компания Либэр" , 2009 - 2025  v.20