【24h】

Session 4: Mini and Micro Robots

机译:第四节:微型和微型机器人

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摘要

This Session covered three papers focusing on very diverse fields and technologies. However, all of them are addressing challenges and constraints that result form the small size of the systems themselves and/or the object to be handled. The first paper, Visual Tracking for Teams of Miniature Robots, by Hyeun Jeong Min, Andrew Drenner, Nikos Papanikolopoulos from the University Minnesota, is on visual tracking for the control and collaboration in team of miniature robots. The main challenge addressed here is to track a moving target from a moving robot under strongly constrained calculation power and usage of low quality cameras. The proposed and experimentally evaluated approach builds on the Temporal Differences method combined with color blob tracking and uses a probability mass function for target matching. A qualitative and quantitative analysis using the well know eROSI mini-robots demonstrates the feasibility and quality of the proposed approach on small robots. The work is a nice continuation of previous research of the group with mobile mini-robots for exploration and surveillance.
机译:本届会议涵盖了三篇论文,重点介绍了非常多种领域和技术。但是,所有这些方法都在解决挑战和约束,这些挑战和约束是由于系统本身和/或要处理的对象的尺寸较小而导致的。明尼苏达大学的Hyeun Jeong Min,Andrew Drenner,Nikos Papanikolopoulos撰写的第一篇论文《微型机器人团队的视觉跟踪》是关于微型机器人团队的控制和协作的视觉跟踪。此处解决的主要挑战是在受严格限制的计算能力和低质量相机的使用情况下,从运动的机器人跟踪运动的目标。提出并经过实验评估的方法建立在“时间差异”方法与彩色斑点跟踪相结合的基础上,并使用概率质量函数进行目标匹配。使用众所周知的eROSI微型机器人进行的定性和定量分析证明了该方法在小型机器人上的可行性和质量。这项工作是该小组先前使用移动微型机器人进行勘探和监视的研究的很好的延续。

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