Lesson Learned from Eurathlon 2013 Land Robot Competition
PBN-AR
Instytucja
Instytut Podstawowych Problemów Techniki Polskiej Akademii Nauk
Książka
Tytuł książki
Proceedings: Conference on Automation - Innovations and Future Perspectives AUTOMATION 2014
Data publikacji
2014
ISBN
978-3-319-05352-3
Wydawca
Springer International Publishing
Publikacja
Główny język publikacji
EN
Tytuł rozdziału
Lesson Learned from Eurathlon 2013 Land Robot Competition
Rok publikacji
2014
Strony (od-do)
441-451
Numer rozdziału
Identyfikator DOI
Liczba arkuszy
1,4
Hasło encyklopedyczne
Słowa kluczowe
EN
Eurathlon
mobile robot
Konferencja
Indeksowana w Scopus
nie
Indeksowana w Web of Science Core Collection
tak
Liczba cytowań z Web of Science Core Collection
Nazwa konferencji (skrócona)
AUTOMATION 2014
Nazwa konferencji
Conference on Automation - Innovations and Future Perspectives AUTOMATION 2014
Początek konferencji
2014-03-26
Koniec konferencji
2014-03-28
Lokalizacja konferencji
Warszawa
Kraj konferencji
PL
Lista innych baz czasopism i abstraktów w których była indeksowana
Streszczenia
Język
EN
Treść
This paper shows evaluation result of the mobile robotic system for Urban Search and Rescue performed during Eurathlon 2013 robotic competition by IAIR-IMM team. Our team was competing in two scenarios: a) Reconnaissance and surveillance in urban structures (USAR), b) Search and rescue in a smoke-filled underground structure. The main task for this system from our team point of view was to build 3D metric map of the environment and to find OPIs (Objects of Potential Interest). Therefore in this paper we described the vision system for objects recognition and 3D map building. The system is composed of mobile robot equipped with camera, 3D laser measurement system and base station composed of computer equipped with NVIDIA GPU for parallel processing of derived clouds of points. The main focus of the work was to improve the performance of the operator controlling the robot in harsh environment. We achieved satisfactory results that could be still improved in many aspects. In experimental part we demonstrated validation of vision recognition system and 3D maps built during preparation trials and during final competition. The best quantitative result of this work was 3rd place in USAR scenario. Unfortunately, we could not build the map in a smoke-filled underground structure, but the result is also very interesting for future developments.
Cechy publikacji
peer-reviewed
Inne
System-identifier
3601
CrossrefMetadata from Crossref logo
Cytowania
Liczba prac cytujących tę pracę
Brak danych
Referencje
Liczba prac cytowanych przez tę pracę
Brak danych