W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Rozprawa doktorska

Pobierz BibTeX

Tytuł

Wyznaczanie pozycji obiektów w otoczeniu robota przemysłowego na podstawie zdjęć i chmur punktów

Autorzy

[ 1 ] Instytut Technologii Mechanicznej, Wydział Budowy Maszyn i Zarządzania, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Promotor

[ 1 ] Instytut Technologii Mechanicznej, Wydział Budowy Maszyn i Zarządzania, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Recenzenci

Wariant tytułu

EN Pose Estimation of Objects in the Surroundings of Industrial Robots Based on Images and Point Clouds

Język

polski

Słowa kluczowe
PL
  • robotyka
  • wizja maszynowa
  • uczenie maszynowe
EN
  • robotics
  • machine vision
  • machine learning
Streszczenie

PL Niniejsza rozprawa opisuje połączenie pomiędzy dwoma dziedzinami, analizą danych przestrzennych i robotyką przemysłową. Głównym tematem prac jest lokalizacja obiektów w trójwymiarowych reprezentacjach otoczenia robotów przemysłowych. Opracowane rozwiązania są testowane z punktu widzenia możliwości ich zastosowania w zadaniach chwytania obiektów z nieuporządkowanych stosów, wykonywania operacji technologicznych przy zmiennym położeniu obiektów oraz montażu zrobotyzowanego. Wkład naukowy polega na: 1) opracowaniu własnego zrobotyzowanego skanera laserowego, 2) wypracowaniu skutecznej sekwencji algorytmów analizy chmur punktów, 3) opracowaniu uczących się metod lokalizacji obiektów w chmurach punktów. Przedstawiono również techniki integracji wypracowanych algorytmów ze zrobotyzowanym stanowiskiem przemysłowym oraz podano dostosowane procedury kalibracji. Praca jest krokiem w kierunku autonomicznych sterowników robotów przemysłowych będących w stanie dostosowywać akcje do zastanego stanu otoczenia.

EN This dissertation describes the connection between two fields, spatial data analysis and industrial robotics. The main subject of works is the pose estimation of objects in the three-dimensional representations of the surroundings of industrial robots. The developed solutions are tested in terms of feasibility of grasping objects from unordered stacks, performing technological operations at variable location of objects and robotic assembly. The scientific contribution consists in: 1) developing new robotic laser scanner setup, 2) the effective sequence of point cloud analysis algorithms, 3) the machine learning method for locating objects in point clouds. Techniques of integrating the developed algorithms with the industrial robot and appropriate calibration procedures are also presented. The study is a step towards autonomous controllers of industrial robots that are able to adapt actions to the variable environment.

Liczba stron

120

Dziedzina wg OECD

inżynieria mechaniczna

Dyscyplina wg KBN

budowa i eksploatacja maszyn

Sygnatura rozprawy w wersji drukowanej

DrOIN 2053

Katalog on-line

to2020500434

Pełny tekst rozprawy doktorskiej

Pobierz plik

Poziom dostępu do pełnego tekstu

publiczny

Pierwsza recenzja

Czesław Łukianowicz

Miejsce

Koszalin, Polska

Data

11.12.2019

Język

polski

Tekst recenzji

Pobierz plik

Poziom dostępu do recenzji

publiczny

Druga recenzja

Mirosław Pajor

Miejsce

Szczecin, Polska

Data

08.01.2020

Język

polski

Tekst recenzji

Pobierz plik

Poziom dostępu do recenzji

publiczny

Status rozprawy

rozprawa doktorska

Miejsce obrony

Poznań, Polska

Data obrony

10.02.2020

Jednostka nadająca tytuł

Rada Dyscypliny Inżynieria Mechaniczna Politechniki Poznańskiej

Uzyskany tytuł

doktor nauk inżynieryjno-technicznych w dyscyplinie: inżynieria mechaniczna

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.