"시각 내비게이션 포지셔닝에서 로봇에 차량용 카메라를 설치하는" ~ 중 프랑스어 번역
【 한국어 】
시각 내비게이션 포지셔닝에서 로봇에 차량용 카메라를 설치하는 내비게이션은 국내외에서 국부 시각에 많이 응용되는 방식이다.이런 네비게이션 방식에서 감지 설비와 제어 설비는 로봇 차체에 적재되고 경로 계획, 이미지 식별 등 고위층 결정은 모두 차량 적재 제어 컴퓨터가 완성한다.DSP 기반 신속 신호 처리기, 영상 신호 디지털화 장치, 카메라(또는 CCD 이미지 센서) 컴퓨터 및 주변 장치 등.현재 많은 로봇 시스템은 CCD 이미지 센서를 사용하는데 그 기본 부품은 실리콘 성상 원소이다. 한 줄의 라이닝 바닥에 광민 부품과 전하 이동 부품을 배치하고 전하의 순서대로 이동을 통해 여러 개의 화소의 영상 신호를 시간, 순서대로 추출한다. 예를 들어 면진 CCD 센서가 채취한 이미지의 해상도는 32에서×32 ~ 1024×1024 픽셀 등.시각 내비게이션 포지셔닝 시스템의 작업 원리는 간단하게 말하면 로봇 주변의 환경을 광학 처리하는 것이다. 먼저 카메라로 영상 정보를 수집하고 수집한 정보를 압축한 다음에 이를 신경 네트워크와 통계학 방법으로 구성된 학습 서브시스템에 피드백한 다음에 학습 서브시스템이 채취한 영상 정보와 로봇의 실제 위치를 연결시킨다.로봇의 자주 내비게이션 포지셔닝 기능을 완성하다.
【 프랑스어 】
Dans le positionnement de la navigation visuelle, l'installation d'une caméra embarquée sur un robot est une méthode de navigation largement utilisée pour la vision locale au pays et à l'étranger. Dans ce mode de navigation, l'équipement de détection et l'équipement de contrôle sont chargés sur la carrosserie du robot, et la planification des trajets, la reconnaissance des images et d'autres décisions de haut niveau sont prises par l'ordinateur de contrôle embarqué. Processeur de signal rapide basé sur DSP, équipement de numérisation de signal vidéo, ordinateur de caméra (ou capteur d'image CCD) et périphérique. À l'heure actuelle, de nombreux systèmes robotiques utilisent des capteurs d'image CCD, dont l'élément de base est l'élément d'imagerie au silicium. Un dispositif photosensible et un dispositif de transfert de charge sont placés sur un substrat à une seule ligne. Le signal vidéo de plusieurs pixels est extrait par transfert de charge séquentiel, temps et séquence. Par exemple, la résolution de l'image capturée par le capteur CCD à matrice plane est de 32 × 32 ~ 1024 × 1024 pixels, etc. Le principe de fonctionnement du système de navigation et de positionnement de la vision est simplement le traitement optique de l'environnement autour du robot. Tout d'abord, l'information vidéo est recueillie par caméra, puis l'information recueillie est compressée, puis elle est retournée au sous - système d'apprentissage composé de réseaux neuronaux et de méthodes statistiques. Ensuite, l'information vidéo recueillie par le Sous - système d'apprentissage est reliée à la position réelle du robot. Compléter la fonction de navigation et de positionnement autonomes du robot.