تحديد الموقع الذاتي للروبوتات الموجهة من خلال تصنيف الصور
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
خلال السنوات الأخيرة، هناك تقدم كبير في تطوير أنظمة الروبوتات الذاتية، والذي يسمح لها بأداء مهام معقدة في سياقات مختلفة، أحد هذه التطبيقات هو استخدام الروبوتات الموجهة لمساعدة الناس الذين لديهم ضعف بصري، ولإنهاء هذه المهمة بنجاح فهناك ضرورة لتحديد الموقع الذاتي الدقيق للروبوتات الموجهة في محيطها، تقوم هذه الدراسة بتقديم طريقة لتحديد الموقع الذاتي للروبوتات الموجهة، ولهذا الإجراء تم تدريب شبكة عصبية تلافيفية على مجموعة من الصور المكانية المستلمة من ناحية الروبوت، إن تحديد الموقع الذاتي للروبوتات الموجهة الذي يعتمد على تصنيف الصور يوفر حلاً دقيقاً للتنقل في محيطات أو بيئات داخلية مختلفة، تنفيذ هذا النظام بشكل ناجح قد يمهد الطريق لتطبيقات روبوتات ذاتية متطورة بشكل كبير والتي ستساعد المجتمع من خلال تقديم تفاعلات أكثر أماناً وكفاءة بين الانسان والروبوتات، تقوم هذه الدراسة بتوضيح كيفية تحديد موقع الروبوت بنفسه داخل أي غرفة (محيط)، كما قمنا كباحثين ببناء مشكلة تحديد الموقع كأنها مشكلة لتصنيف الصور وقمنا بتدريب شبكة عصبية تلافيفية لحل المشكلة، حيث يقوم الروبوت بالتقاط صور بانورامية من داخل الغرفة ويقوم بالتعرف على الغرفة لتحديد موقعه، ومن خلال البيانات التي تم إنشاؤها في هذه الدراسة، تبين أن نسبة الدقة كانت 98.98%.
Received 24/09/2023
Revised 10/02/2024
Accepted 12/02/2024
Published 25/02/2024
تفاصيل المقالة
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
كيفية الاقتباس
المراجع
Faseeha U, Ghazal S, Rehmani B, Rafique R, Taba S. Impaired Glove for Blind and Impaired Person. KJCIS. 2020 Jan 1;3(1):07-07. https://kjcis.kiet.edu.pk/index.php/kjcis/article/view/30/25
Shaikh B, Faraz SM, Jafri SR, Ali SU. Self-localization of mobile robot using map matching algorithm. J. Eng. Appl. Sci. . 2021;40(1):69-77.
Najjar AB, Al-Issa AR, Hosny M. Dynamic indoor path planning for the visually impaired. J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. . 2022 Oct 1;34(9):7014-24. https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2022.03.004
Jiang Y, Pan X, Li K, Lv Q, Dick RP, Hannigan M, Shang L. Ariel: Automatic wi-fi based room fingerprinting for indoor localization. InProceedings of the 2012 ACM conference on ubiquitous computing 2012 Sep 5 (pp. 441-450). https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2370216.2370282
Ryumin D, Kagirov I, Axyonov A, Pavlyuk N, Saveliev A, Kipyatkova I, Zelezny M, Mporas I, Karpov A. A multimodal user interface for an assistive robotic shopping cart. Electronics. 2020 Dec 8;9(12):2093. https://doi.org/10.3390/electronics9122093
Rosa S, Lu X, Wen H, Trigoni N. Leveraging user activities and mobile robots for semantic mapping and user localization. InProceedings of the Companion of the 2017 ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction. 2017 Mar 6; (pp. 267-268). https://doi.org/10.1145/3029798.3038343
Remaggi L, Jackson PJ, Coleman P, Wang W. Acoustic reflector localization: Novel image source reversion and direct localization methods. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing. 2016 Dec 1;25(2):296-309. https://doi.org/10.1109/TASLP.2016.2633802
Camara LG, Gäbert C, Přeučil L. Highly robust visual place recognition through spatial matching of CNN features. ICRA. 2020 May 31; (pp. 3748-3755). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICRA40945.2020.9196967
AL-TAMEEMI, M. I. RMSRS: Rover Multi-purpose Surveillance Robotic System. Baghdad Sci. J. .2020; 17(3 (Suppl.)): 1049-1049. https://doi.org/10.21123/bsj.2020.17.3(Suppl.).1049
Alsaedi, E. M., & kadhim Farhan, A. . Retrieving Encrypted Images Using Convolution Neural Network and Fully Homomorphic Encryption. Baghdad Sci. J. . 2023; 20(1): 0206-0206. https://doi.org/10.21123/bsj.2022.6550
Hasan, A. M., Qasim, A. F., Jalab, H. A., & Ibrahim, R. W. Breast cancer MRI classification based on fractional entropy image enhancement and deep feature extraction. Baghdad Sci. J. .2023; 20(1): 0221-0221. https://doi.org/10.21123/bsj.2022.6782
Wenzel P, Schön T, Leal-Taixé L, Cremers D. Vision-based mobile robotics obstacle avoidance with deep reinforcement learning. ICRA. 2021 May 30 ;(pp. 14360-14366). https://doi.org/ 10.1109/ICRA48506.2021.9560787
Wu S, Zhong S, Liu Y. Deep residual learning for image steganalysis. Multimed. Tools. Appl. . 2018 May; 77:10437-53. https://link.springer.com/article/10.1007/s11042-017-4440-4
Alam MS, Mohamed FB, Selamat A, Hossain AB. A review of recurrent neural network based camera localization for indoor environments. IEEE Access. 2023 May 2. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3272479
Alam MS, Hossain AK, Mohamed FB. Performance Evaluation of Recurrent Neural Networks Applied to Indoor Camera Localization.IJETAE.2022. https://doi.org/10.46338/ijetae0822_15
Vásquez BP, Matía F. A tour-guide robot: Moving towards interaction with humans. Eng. Appl. Artif. Intell. . 2020 Feb 1; 88:103356. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2019.103356
Li J, Li W, Sisk A, Ye H, Wallace WD, Speier W, Arnold CW. A multi-resolution model for histopathology image classification and localization with multiple instance learning. Comput. Biol. Med. . 2021 Apr 1;131:104253. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.104253