RU2018130871A - Промышленные транспортные средства, местоположение которых определяется по плафонам верхнего освещения - Google Patents
Промышленные транспортные средства, местоположение которых определяется по плафонам верхнего освещения Download PDFInfo
- Publication number
- RU2018130871A RU2018130871A RU2018130871A RU2018130871A RU2018130871A RU 2018130871 A RU2018130871 A RU 2018130871A RU 2018130871 A RU2018130871 A RU 2018130871A RU 2018130871 A RU2018130871 A RU 2018130871A RU 2018130871 A RU2018130871 A RU 2018130871A
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- features
- industrial vehicle
- vehicle according
- groups
- input image
- Prior art date
Links
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 claims 2
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 claims 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 claims 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
- G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformation in the plane of the image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/13—Edge detection
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
- G06T7/64—Analysis of geometric attributes of convexity or concavity
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
- G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/42—Global feature extraction by analysis of the whole pattern, e.g. using frequency domain transformations or autocorrelation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/48—Extraction of image or video features by mapping characteristic values of the pattern into a parameter space, e.g. Hough transformation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/761—Proximity, similarity or dissimilarity measures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20048—Transform domain processing
- G06T2207/20061—Hough transform
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30172—Centreline of tubular or elongated structure
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
- G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
Claims (87)
1. Промышленное транспортное средство, содержащее видеокамеру, рулевое устройство, дроссельную заслонку, колеса и один или более процессор, причем
рулевое устройство управляет ориентацией, по меньшей мере, одного из колес;
дроссельная заслонка регулирует скорость передвижения промышленного транспортного средства;
видеокамера коммуникативно связана с одним или более процессором;
видеокамера фиксирует входное изображение плафонов освещения на потолке складского помещения; а
один или более процессор выполняет машиночитаемые команды для
увязки исходных признаков потолочных плафонов на входном изображении с одной или более группой признаков;
выполнения преобразования Хафа с целью преобразования исходных признаков одной или более группы признаков в линейные сегменты, соотнесенные с одной или несколькими группами признаков;
нахождения выпуклой оболочки исходных признаков одной или более группы признаков;
сравнения линейных сегментов одной или более группы признаков и выпуклой оболочки в пространстве Хафа;
отбраковки линейных сегментов одной или более группы признаков, выходящих за пределы порогового значения степени сходства с выпуклой оболочкой исходных признаков одной или более группы признаков, в результате чего для одной или более группы признаков отбирается предпочтительное множество линий из линейных сегментов одной или более группы признаков;
нахождения осевой линии одной или более группы признаков среди предпочтительного множества линий;
соотнесения осевой линии одной или более группы признаков с одним из потолочных плафонов на входном изображении; и
навигации промышленного транспортного средства через складское помещение с использованием рулевого устройства и дроссельной заслонки с учетом осевой линии одной или более группы признаков.
2. Промышленное транспортное средство по п. 1, в котором выпуклая оболочка содержит линейные сегменты оболочки, с которыми сравниваются линейные сегменты одной или более группы признаков.
3. Промышленное транспортное средство по п. 2, в котором один или более процессор выполняет машиночитаемые команды для
преобразования линейных сегментов оболочки в координаты пространства Хафа, где линейные сегменты оболочки представлены бесконечными линиями с координатами ρ и θ.
4. Промышленное транспортное средство по п. 1, в котором один или более процессор выполняет машиночитаемые команды для
ранжирования линейных сегментов из одной или более группы признаков по степени интенсивности линий; и
отбора первой краевой линии из линейных сегментов предпочтительного множества линий, причем первая краевая линия представляет собой линию высшего ранга из числа линейных сегментов предпочтительного множества линий.
5. Промышленное транспортное средство по п. 4, в котором первая краевая линия представлена координатами ρ и θ.
6. Промышленное транспортное средство по п. 5, в котором один или более процессор выполняет машиночитаемые команды для
отбора второй краевой линии из линейных сегментов предпочтительного множества линий, причем вторая краевая линия отбирается, исходя из степени сходства со значением θ первой краевой линии.
7. Промышленное транспортное средство по п. 6, в котором вторая краевая линия и первая краевая линия разделены заданным пороговым расстоянием.
8. Промышленное транспортное средство по п. 6, в котором один или более процессор выполняет машиночитаемые команды для
перебора линейных сегментов из предпочтительного множества линий от линий более высокого ранга к линиям более низкого ранга с целью отбора второй краевой линии.
9. Промышленное транспортное средство по п. 6, в котором один или более процессор выполняет машиночитаемые команды для
нахождения точки схождения, в которой первая краевая линия сходится со второй краевой линией; и
вычисления линии деления пополам второй краевой линии и первой краевой линии, причем по этой линии деления вычисляется осевая линия.
10. Промышленное транспортное средство по п. 1, в котором каждая группа из числа одной или более группы исходных признаков по отдельности преобразуется в линейные сегменты.
11. Промышленное транспортное средство по п. 1, в котором входное изображение недоэкспонируется для высвечивания потолочных плафонов.
12. Промышленное транспортное средство по п. 1, в котором к элементам верхнего освещения относятся светопрозрачные фонари, а один или более процессор выполняет машиночитаемые команды для
выделения первичных характерных контуров из светопрозрачных фонарей, причем эти первичные характерные контуры содержатся в исходных признаках;
классификации первичных характерных контуров как признаков, относящихся к классу светопрозрачных фонарей; и
сведения первичных характерных контуров в одну или более группу признаков, причем одна или более группа признаков включает в себя по одной группе на каждый уникальный светопрозрачный фонарь из числа всех светопрозрачных фонарей, а в каждой их этих групп содержатся первичные характерные контуры уникального свегопрозрачного фонаря.
13. Промышленное транспортное средство по п. 12, в котором к элементам верхнего освещения относятся круглые и совмещенные плафоны, а один или более процессор выполняет машиночитаемые команды для
выделения признаков из круглых и совмещенных плафонов, причем признаки, выделяемые из круглых и совмещенных плафонов, содержатся в исходных признаках; и
классификации признаков, выделенных из круглых и совмещенных плафонов, как признаков, относящихся к классу стандартных плафонов и классу совмещенных плафонов.
14. Промышленное транспортное средство по п. 13, в котором признак, выделенный из каждого круглого плафона, представляет собой центроид круглого плафона.
15. Промышленное транспортное средство по п. 13, в котором признак, выделенный из каждого совмещенного плафона, представляет собой два центроида совмещенного плафона.
16. Промышленное транспортное средство по п. 12, в котором исходные признаки содержат лишние признаки, а один или более процессор выполняет машиночитаемые команды для:
классификации лишних признаков как искажений.
17. Промышленное транспортное средство по п. 12, в котором первичные характерные контуры сводятся в одну или более группу признаков, исходя из их относительной близости друг к другу, а один или более процессор выполняет машиночитаемые команды для
нахождения минимального рабочего прямоугольника для каждого первичного характерного контура; и
расчета относительной близости, исходя из расстояния между признаками минимального рабочего прямоугольника для каждого из первичных характерных контуров.
18. Промышленное транспортное средство по п. 1, в котором один или более процессор выполняет машиночитаемые команды для устранения эффектов искажения объектива на входном изображении, зафиксированном видеокамерой.
19. Промышленное транспортное средство по п. 1, в котором один или более процессор выполняет машиночитаемые команды для удаления признаков на входном изображении, которые выходят за пределы области, представляющей интерес.
20. Промышленное транспортное средство по п. 1, в котором один или более процессор выполняет машиночитаемые команды для преобразования координат рамки входного изображения в координаты рамки с локализацией в окружающем пространстве.
21. Промышленное транспортное средство, содержащее видеокамеру, рулевое устройство, дроссельную заслонку, колеса и один или более процессор, причем
рулевое устройство управляет ориентацией, по меньшей мере, одного из колес;
дроссельная заслонка регулирует скорость передвижения промышленного транспортного средства;
видеокамера коммуникативно связана с одним или более процессором;
видеокамера смонтирована на промышленном транспортном средстве и направлена на потолок складского помещения; и
видеокамера фиксирует входное изображение светопрозрачного фонаря на потолке складского помещения, а
один или более процессор выполняет машиночитаемые команды для:
выделения первичных характерных контуров из светопрозрачного фонаря на входном изображении потолка;
сведения первичных характерных контуров в группу признаков;
выполнения преобразования Хафа для преобразования первичных характерных контуров из группы признаков в линейные сегменты, соотнесенные с этой группой признаков;
нахождения выпуклой оболочки первичных характерных контуров группы признаков;
сравнения линейных сегментов группы признаков и выпуклой оболочки в пространстве Хафа;
отбраковки линейных сегментов группы признаков, выходящих за пределы порогового значения степени сходства с выпуклой оболочкой первичных характерных контуров группы признаков, в результате чего для группы признаков отбирается предпочтительное множество линий из линейных сегментов этой группы признаков;
нахождения осевой линии группы признаков из предпочтительного множества линий этой группы признаков;
определения ориентации промышленного транспортного средства, его положения или и того и другого, исходя из осевой линии; и
навигации промышленного транспортного средства по складскому помещению с использованием рулевого устройства и дроссельной заслонки, а также данных об ориентации промышленного транспортного средства и его положении или о том и другом.
22. Промышленное транспортное средство по п. 21, в котором входное изображение содержит круглые и совмещенные плафоны, а один или более процессор выполняет машиночитаемые команды для
выделения признаков из круглых и совмещенных плафонов на входном изображении;
выделения из входного изображения лишних признаков;
классификации признаков, выделенных из круглых и совмещенных плафонов, как класса стандартных плафонов и класса совмещенных плафонов; и
отнесения лишних признаков к классу искажений.
23. Промышленное транспортное средство по п. 21, в котором пороговое значение расстояния используется для сведения первичных характерных контуров в группу признаков, исходя из их относительной близости друг к другу.
24. Промышленное транспортное средство по п. 23, в котором один или более процессор выполняет машиночитаемые команды для
нахождения минимального рабочего прямоугольника для каждого первичного характерного контура; и
расчета относительной близости, исходя из расстояния между признаками минимального рабочего прямоугольника для каждого из первичных характерных контуров.
25. Промышленное транспортное средство, содержащее видеокамеру, один или более процессор, рулевое устройство, колеса и дроссельную заслонку, причем
рулевое устройство управляет ориентацией, по меньшей мере, одного из колес;
дроссельная заслонка регулирует скорость передвижения промышленного транспортного средства;
видеокамера коммуникативно связана с одним или более процессором;
видеокамера смонтирована на промышленном транспортном средстве и направлена на потолок складского помещения;
видеокамера фиксирует входное изображение светопрозрачного и по существу круглого плафона на потолке складского помещения; а
один или более процессор выполняет машиночитаемые команды для
выделения исходных признаков из светопрозрачного фонаря на входном изображении;
нахождения выпуклой оболочки исходных признаков;
отбора предпочтительного множества линий из исходных признаков с использованием выпуклой оболочки исходных признаков;
преобразования плафона по существу круглой формы на входном изображении в точечный признак;
выделения осевой линии светопрозрачного фонаря из предпочтительного множества линий;
определения ориентации промышленного транспортного средства, его положения или и того и другого, исходя из осевой линии светопрозрачного фонаря и точечного признака, преобразованного из плафона по существу круглой формы на входном изображении; и
навигации промышленного транспортного средства по складскому помещению с использованием рулевого устройства и дроссельной заслонки, а также данных об ориентации промышленного транспортного средства и его положении или о том и другом.
Applications Claiming Priority (6)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201361884388P | 2013-09-30 | 2013-09-30 | |
US61/884,388 | 2013-09-30 | ||
US201361897287P | 2013-10-30 | 2013-10-30 | |
US61/897,287 | 2013-10-30 | ||
US14/499,721 US9170581B2 (en) | 2013-09-30 | 2014-09-29 | Industrial vehicles with overhead light based localization |
US14/499,721 | 2014-09-29 |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2016114307A Division RU2668388C2 (ru) | 2013-09-30 | 2014-09-30 | Промышленные транспортные средства, местоположение которых определяется по плафонам верхнего освещения |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2018130871A true RU2018130871A (ru) | 2019-03-19 |
Family
ID=52740928
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2018130871A RU2018130871A (ru) | 2013-09-30 | 2014-09-30 | Промышленные транспортные средства, местоположение которых определяется по плафонам верхнего освещения |
RU2016114307A RU2668388C2 (ru) | 2013-09-30 | 2014-09-30 | Промышленные транспортные средства, местоположение которых определяется по плафонам верхнего освещения |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2016114307A RU2668388C2 (ru) | 2013-09-30 | 2014-09-30 | Промышленные транспортные средства, местоположение которых определяется по плафонам верхнего освещения |
Country Status (8)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US9170581B2 (ru) |
EP (2) | EP3053141B1 (ru) |
KR (2) | KR102397508B1 (ru) |
CN (2) | CN110222702B (ru) |
AU (2) | AU2014324480B2 (ru) |
BR (1) | BR112016006854A2 (ru) |
RU (2) | RU2018130871A (ru) |
WO (1) | WO2015048717A1 (ru) |
Families Citing this family (24)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CA2291514C (en) | 1997-05-30 | 2011-07-12 | Creative Biomolecules, Inc. | Methods for evaluating tissue morphogenesis and activity |
EP2298335B1 (en) | 2004-05-25 | 2014-09-03 | Stryker Corporation | Use of OP-1 for treating cartilage defects |
EP2396025A2 (en) | 2009-02-12 | 2011-12-21 | Stryker Corporation | Peripheral administration of proteins including tgf-beta superfamily members for systemic treatment of disorders and disease |
JP2013514811A (ja) | 2009-12-22 | 2013-05-02 | ストライカー コーポレイション | 免疫原性が抑制されたbmp−7変異体 |
US9174830B1 (en) * | 2014-09-29 | 2015-11-03 | Crown Equipment Limited | Industrial vehicles with point fix based localization |
CA2986698C (en) | 2015-05-26 | 2023-08-01 | Crown Equipment Corporation | Systems and methods for image capture device calibration for a materials handling vehicle |
EP3304002B1 (en) | 2015-05-26 | 2019-02-06 | Crown Equipment Corporation | Systems and methods for materials handling vehicle odometry calibration |
BR112018004133A2 (pt) * | 2015-09-04 | 2018-09-25 | Crown Equipment Corporation | veículo industrial |
WO2017118000A1 (zh) * | 2016-01-04 | 2017-07-13 | 杭州亚美利嘉科技有限公司 | 机器人轮径补偿方法和装置 |
WO2017173553A1 (en) | 2016-04-08 | 2017-10-12 | A&K Robotics Inc. | Autoscrubber convertible between manual and autonomous operation |
JP2018036937A (ja) * | 2016-09-01 | 2018-03-08 | 住友電気工業株式会社 | 画像処理装置、画像処理システム、画像処理プログラムおよびラベル |
US10108194B1 (en) | 2016-09-02 | 2018-10-23 | X Development Llc | Object placement verification |
KR102000067B1 (ko) * | 2017-01-16 | 2019-09-17 | 엘지전자 주식회사 | 이동 로봇 |
AU2019225801B2 (en) * | 2018-02-23 | 2023-12-14 | Crown Equipment Corporation | Systems and methods for optical target based indoor vehicle navigation |
CN108415413B (zh) * | 2018-03-28 | 2021-03-30 | 华南农业大学 | 一种基于圆形有用域的智能叉车局部避障路径规划方法 |
AU2019305588A1 (en) | 2018-07-17 | 2021-02-25 | Crown Equipment Corporation | Systems and methods for vehicle position calibration using rack leg identification |
CN109606384B (zh) * | 2018-12-29 | 2021-04-20 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 车辆控制方法、装置、设备和存储介质 |
MX2021009139A (es) | 2019-02-06 | 2021-12-10 | Crown Equip Corp | Sistemas y metodos para la proteccion del final de pasillo y calibracion de posicion de vehiculo mediante la identificacion de pata de rejilla. |
WO2020172039A1 (en) | 2019-02-19 | 2020-08-27 | Crown Equipment Corporation | Systems and methods for calibration of a pose of a sensor relative to a materials handling vehicle |
US11644845B2 (en) | 2019-05-02 | 2023-05-09 | Crown Equipment Corporation | Industrial vehicle with feature-based localization and navigation |
CN110414384B (zh) * | 2019-07-11 | 2021-07-27 | 东南大学 | 智能稻麦收获机导航线跟踪方法 |
CN111179290B (zh) * | 2019-12-26 | 2023-04-28 | 东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司 | 一种确定凸包的方法和相关装置 |
CN111191645A (zh) * | 2020-01-07 | 2020-05-22 | 东南大学 | 基于行车记录仪图像的车辆隧道定位方法 |
US11897350B2 (en) | 2020-07-02 | 2024-02-13 | Crown Equipment Corporation | Materials handling vehicle charging system comprising a floor-mounted charging plate |
Family Cites Families (50)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
SE448407B (sv) | 1985-08-22 | 1987-02-16 | Tellus Carrago Ab | Navigationssystem |
US4947094A (en) | 1987-07-23 | 1990-08-07 | Battelle Memorial Institute | Optical guidance system for industrial vehicles |
US4790402A (en) | 1987-09-28 | 1988-12-13 | Tennant Company | Automated guided vehicle |
US5359666A (en) | 1988-09-28 | 1994-10-25 | Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha | Driving way judging device and method |
US4933864A (en) | 1988-10-04 | 1990-06-12 | Transitions Research Corporation | Mobile robot navigation employing ceiling light fixtures |
FR2637681B1 (fr) | 1988-10-12 | 1990-11-16 | Commissariat Energie Atomique | Procede de mesure de l'evolution de la position d'un vehicule par rapport a une surface |
US5155684A (en) | 1988-10-25 | 1992-10-13 | Tennant Company | Guiding an unmanned vehicle by reference to overhead features |
EP0366350A3 (en) | 1988-10-25 | 1991-05-22 | Tennant Company | Guiding an unmanned vehicle by reference to overhead features |
JP3397336B2 (ja) | 1992-03-13 | 2003-04-14 | 神鋼電機株式会社 | 無人車の位置・方向検出方法 |
JP3300092B2 (ja) | 1993-02-19 | 2002-07-08 | オリンパス光学工業株式会社 | 画像特徴抽出装置 |
JPH07248822A (ja) | 1994-03-10 | 1995-09-26 | Fujitsu Ltd | 無人搬送車の走行制御方法及び無人搬送車 |
DE4429016A1 (de) | 1994-08-16 | 1996-02-22 | Linde Ag | Navigation für fahrerlose Fahrzeuge |
US5904725A (en) | 1995-04-25 | 1999-05-18 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Local positioning apparatus |
JP3556766B2 (ja) | 1996-05-28 | 2004-08-25 | 松下電器産業株式会社 | 道路白線検出装置 |
AU1775401A (en) | 1999-11-18 | 2001-05-30 | Procter & Gamble Company, The | Home cleaning robot |
DE10008289A1 (de) | 2000-02-23 | 2001-09-06 | Siemens Ag | Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung der Ausrichtung und/oder der Bewegungsrichtung eines bewegbaren Objekts, insbesondere eines Roboters, in einem Bewegungsraum |
RU2220643C2 (ru) | 2001-04-18 | 2004-01-10 | Самсунг Гванджу Электроникс Ко., Лтд. | Автоматическое чистящее устройство, автоматическая чистящая система и способ управления этой системой (варианты) |
EP1378861A1 (en) | 2002-07-01 | 2004-01-07 | Mitsubishi Electric Information Technology Centre Europe B.V. | Method and apparatus for image processing |
JP4042517B2 (ja) | 2002-10-09 | 2008-02-06 | 株式会社日立製作所 | 移動体およびその位置検出装置 |
RU2262880C2 (ru) * | 2003-02-06 | 2005-10-27 | Самсунг Гвангджу Электроникс Ко., Лтд | Система робота -пылесоса с внешним зарядным устройством (варианты) и способ стыковки робота -пылесоса с внешним зарядным устройством |
US7444002B2 (en) * | 2004-06-02 | 2008-10-28 | Raytheon Company | Vehicular target acquisition and tracking using a generalized hough transform for missile guidance |
JP4311391B2 (ja) | 2005-10-03 | 2009-08-12 | ソニー株式会社 | 接触形状算出装置及び接触形状算出方法、並びにコンピュータ・プログラム |
DE102006062061B4 (de) | 2006-12-29 | 2010-06-10 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | Vorrichtung, Verfahren und Computerprogramm zum Bestimmen einer Position basierend auf einem Kamerabild von einer Kamera |
KR100871115B1 (ko) | 2007-05-16 | 2008-11-28 | 엘지전자 주식회사 | 이동로봇 및 그 동작방법 |
KR100877071B1 (ko) | 2007-07-18 | 2009-01-07 | 삼성전자주식회사 | 파티클 필터 기반의 이동 로봇의 자세 추정 방법 및 장치 |
US9536275B1 (en) * | 2007-07-31 | 2017-01-03 | Nvidia Corporation | Using a geometry shader for variable input and output algorithms |
AT509118B1 (de) | 2008-07-16 | 2011-12-15 | Zeno Track Gmbh | Verfahren und vorrichtung zum erfassen der position eines fahrzeuges in einem definierten bereich |
DE102008036412A1 (de) | 2008-08-05 | 2010-02-11 | Still Gmbh | Verfahren zur Fahrerunterstützung bei einem Flurförderzeug |
JP5275752B2 (ja) | 2008-10-30 | 2013-08-28 | 秀機 拜郷 | 排気装置及び塗装作業用装置 |
DE102009004854B4 (de) | 2009-01-16 | 2015-08-06 | Jungheinrich Aktiengesellschaft | Verfahren und System zur Positionsbestimmung eines Flurförderzeugs |
KR101036028B1 (ko) | 2009-07-08 | 2011-05-19 | 고려대학교 산학협력단 | 고속 회전 불변 특징 정합 방법, 이를 구비하는 천장 영상 기반 이동 로봇 장치 및 이의 위치 인식 방법 |
KR101540666B1 (ko) | 2009-07-22 | 2015-07-31 | 엘지전자 주식회사 | 이동 로봇의 위치추정을 위한 회전변화에 불변하는 특징점 검출 장치 및 방법 |
KR101035058B1 (ko) | 2009-09-25 | 2011-05-19 | 전자부품연구원 | 이동 로봇 및 그의 자기위치 인식을 위한 천장영역 인식방법 |
KR101092002B1 (ko) | 2009-11-05 | 2011-12-08 | 재단법인 포항지능로봇연구소 | 인공표식, 인공표식과 자연표식을 혼용한 네비게이션 장치 및 방법 |
KR101065960B1 (ko) | 2009-11-18 | 2011-09-19 | 인하대학교 산학협력단 | 이동체의 위치를 인식하는 이동 시스템 및 위치 추정 방법 |
DE102010008957A1 (de) | 2010-02-19 | 2011-08-25 | FusionSystems GmbH, 09125 | Positionsbestimmung mittels optischer Kode-Schiene (Astropos) |
EP2385435A1 (en) | 2010-04-22 | 2011-11-09 | Danaher Motion Särö AB | A method and a system for gathering data |
DE102010017689A1 (de) * | 2010-07-01 | 2012-01-05 | Vorwerk & Co. Interholding Gmbh | Selbsttätig verfahrbares Gerät sowie Verfahren zur Orientierung eines solchen Gerätes |
KR20120021064A (ko) | 2010-08-31 | 2012-03-08 | 엘지전자 주식회사 | 이동 로봇 및 이의 제어 방법 |
US8576056B2 (en) * | 2010-11-10 | 2013-11-05 | Deere & Company | Vehicle guidance system |
RU2010147394A (ru) * | 2010-11-19 | 2012-05-27 | ООО "Битроника" (RU) | Робот мобильный и мобильный робототехнический комплекс на его основе (варианты) |
CN102135429B (zh) | 2010-12-29 | 2012-06-13 | 东南大学 | 一种基于视觉的机器人室内定位导航方法 |
KR101248308B1 (ko) | 2011-01-31 | 2013-03-27 | 고려대학교 산학협력단 | 천장 조명 방향 특성 활용 이동 로봇 위치 인식 방법 및 이를 활용한 천장 조명 방향 특성 활용 위치 인식 이동 로봇 장치 |
JP2012164229A (ja) | 2011-02-08 | 2012-08-30 | Ihi Corp | 屋内用自律走行移動体の自己位置測定方法及び装置 |
FI20115542A0 (fi) * | 2011-06-03 | 2011-06-03 | Marimils Oy | Menetelmä ja järjestelmä valvontaan |
EP2549408A1 (de) | 2011-07-20 | 2013-01-23 | Delphi Technologies, Inc. | Verfahren zur Detektion und Klassifikation von Objekten |
KR101311100B1 (ko) | 2011-08-27 | 2013-09-25 | 고려대학교 산학협력단 | 천장 임의 형상 특성 활용 이동 로봇 위치 인식 방법 |
DE102011115354B4 (de) | 2011-10-07 | 2017-01-05 | Telejet Kommunikations Gmbh | Navigation anhand von zufälligen Mustern |
KR101295959B1 (ko) | 2011-10-20 | 2013-08-13 | 충북대학교 산학협력단 | 실내 천장 영상을 이용한 이동 로봇 위치 측정 장치 및 방법 |
CN103020632B (zh) | 2012-11-20 | 2016-03-30 | 北京航空航天大学 | 一种室内环境中移动机器人定位标志点的快速识别方法 |
-
2014
- 2014-09-29 US US14/499,721 patent/US9170581B2/en active Active
- 2014-09-30 BR BR112016006854A patent/BR112016006854A2/pt not_active Application Discontinuation
- 2014-09-30 EP EP14793662.9A patent/EP3053141B1/en active Active
- 2014-09-30 KR KR1020167011300A patent/KR102397508B1/ko active IP Right Grant
- 2014-09-30 CN CN201910506764.0A patent/CN110222702B/zh active Active
- 2014-09-30 RU RU2018130871A patent/RU2018130871A/ru not_active Application Discontinuation
- 2014-09-30 WO PCT/US2014/058239 patent/WO2015048717A1/en active Application Filing
- 2014-09-30 RU RU2016114307A patent/RU2668388C2/ru not_active IP Right Cessation
- 2014-09-30 EP EP18212768.8A patent/EP3489894B1/en active Active
- 2014-09-30 KR KR1020227015469A patent/KR102523226B1/ko active IP Right Grant
- 2014-09-30 AU AU2014324480A patent/AU2014324480B2/en active Active
- 2014-09-30 CN CN201480063651.3A patent/CN105765627B/zh active Active
-
2015
- 2015-09-22 US US14/861,626 patent/US9606540B2/en active Active
-
2020
- 2020-03-05 AU AU2020201664A patent/AU2020201664B2/en active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20220062696A (ko) | 2022-05-17 |
KR102523226B1 (ko) | 2023-04-20 |
AU2014324480A1 (en) | 2016-04-07 |
KR102397508B1 (ko) | 2022-05-13 |
US9170581B2 (en) | 2015-10-27 |
EP3489894A1 (en) | 2019-05-29 |
CN105765627A (zh) | 2016-07-13 |
US20150094900A1 (en) | 2015-04-02 |
RU2668388C2 (ru) | 2018-09-28 |
US9606540B2 (en) | 2017-03-28 |
RU2016114307A (ru) | 2017-10-16 |
CN110222702B (zh) | 2023-10-31 |
CN110222702A (zh) | 2019-09-10 |
RU2016114307A3 (ru) | 2018-06-28 |
AU2020201664B2 (en) | 2021-08-12 |
US20160011595A1 (en) | 2016-01-14 |
EP3489894B1 (en) | 2020-07-01 |
EP3053141A1 (en) | 2016-08-10 |
BR112016006854A2 (pt) | 2017-08-01 |
AU2014324480B2 (en) | 2019-12-05 |
EP3053141B1 (en) | 2019-07-03 |
AU2020201664A1 (en) | 2020-03-26 |
CN105765627B (zh) | 2019-07-05 |
KR20160065922A (ko) | 2016-06-09 |
WO2015048717A1 (en) | 2015-04-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
RU2018130871A (ru) | Промышленные транспортные средства, местоположение которых определяется по плафонам верхнего освещения | |
CA2924790C (en) | Method and device for greatly increasing irradiation range of street lamp | |
US20190087961A1 (en) | Signal identifying device, signal identifying method, and driving support system | |
WO2020051303A3 (en) | Vehicle adaptable driving beam headlamp | |
EP2796773A3 (en) | Vehicular headlamp | |
US8950906B2 (en) | Zoom lens with multi-layers for illumination | |
US20150029740A1 (en) | Headlamp for vehicle which produces glare-free high beam | |
EP2713314A3 (en) | Image processing device and image processing method | |
RU2018102638A (ru) | Обнаружение транспортных средств в условиях низкой освещенности | |
RU2017110407A (ru) | Способ управления осветительной системой, компьютерный программный продукт, носимое вычислительное устройство и набор осветительной системы | |
GB2558661A8 (en) | Vehicle lighting system | |
AR104321A1 (es) | Motores incorporados duales de reconocimiento óptico de caracteres (ocr) | |
RU2015149326A (ru) | Низкопрофильные высокоэффективные модули и фары на основе светодиодов для транспортного средства | |
US20180098407A1 (en) | Integrated lighting system and network | |
RU2016120270A (ru) | Предупреждение о неработающих фарах | |
MX2016010337A (es) | Modulo de luz incorporado a una lente. | |
IL304300A (en) | Intelligent image segmentation before optical feature detection | |
EP3054419B1 (en) | Extraction method and extraction device for crime scene footprint through photographing | |
JP2015192430A (ja) | 車外環境認識装置 | |
EP3067235A3 (en) | Vehicle lighting device | |
KR101743389B1 (ko) | 교통신호 인식 장치 및 방법 | |
KR20160026420A (ko) | 차량용 헤드램프 | |
EP2865940A3 (en) | Luminaire | |
FR3052234B1 (fr) | Dispositif et procede d'eclairage pour vision industrielle | |
US10212336B2 (en) | Imaging support apparatus, imaging support method, and computer program product |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
FA93 | Acknowledgement of application withdrawn (no request for examination) |
Effective date: 20171002 |