Сочинение на тему ПРОТОТИП АВТОНОМНЫХ ЛОКОМОТИВОВ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ
- Опубликовано: 23.09.2020
- Предмет: Бизнес, Правительство, Психология
- Темы: Инфраструктура, Промышленность, развитие, Развитие ребенка, Транспорт
Аннотация проекта:
На двух высших длинах транспортные средства задействованы для роботизации для обеспечения свободного вождения человека. В области автомобиля была рассмотрена конкретная точка зрения, которая делает транспортное средство роботизированным. В этой миссии размышления о необычных моментах показывают, что в небольшом масштабе была описана механическая модель трехколесного транспортного средства, которая пойдет по пути и предотвратит сдерживание. Саморегулирующиеся автомобили являются растущей инновацией, которая также может перестать быть следующим значительным событием в сфере перевозок мужчин и женщин. Этот документ начинается с изображения сцены и ключевых игроков в автосалоне с автоматическим управлением. Нынешние возможности, а также ограничения и возможности ключевых достижений по расширению прав и возможностей рассматриваются наряду с докладом о влиянии таких достижений на общество и землю. Большинство воздействий, включая уменьшение движения и независимость от блокирования, для бедных людей. Расширенная безопасность и жизнеспособность, а также уменьшение загрязнения могут быть заслуживающими внимания, когда самодостаточные автомобили становятся нормальными и практичными для обычных людей. Raspberry pi является центральным процессором нашего автономного авто. Различные изображения снимаются с помощью модуля цифровой камеры, и на этом изображении используются разные способы совмещения изображений с методами для достижения искусственного интеллекта.
Светофор и обнаружение знаков помогают самоподдерживающимся локомотивам в промышленности посредством предоставления необходимых команд для упрощения гибкой производственной системы. Автономные локомотивы в промышленности используются для обработки ткани. Автоматический знак внимания направляет автономные локомотивы на локомотив в приемлемом направлении. Мониторинг пути автономных локомотивов описывается системой управления рулевым управлением. Основная задача заключается в разработке метода системы управления рулем для автономных локомотивов путем реорганизации знаков и светофоров. Машина представляет собой эффективную систему локомотива.
Ключевые слова:
Raspberry Pi; ВЭБ-камера; Python; OpenCV; HSV; ROI; Распознавание дорожных знаков; контроль стерринга; водители автомобилей; ультразвуковой датчик;
Обзор литературы:
Гурджашан Сингх Панну и соавторы [1] предложили «Проектирование и внедрение автономного автомобиля с использованием Raspberry Pi», краткое содержание которого следующее:
Лазер Elodyne с 64 лучами создает детальное трехмерное руководство по окружающей среде. В этот момент автомобиль объединяет лазерные оценки с картами мира с высоким разрешением, создавая различные типы моделей данных, которые позволяют ему управлять собой, сохраняя стратегическое расстояние от сдерживающих факторов и соблюдая правила дорожного движения. Компоненты, используемые для проектирования автомобиля Google, – это датчики четырех радаров, установленные на переднем и заднем бамперах 1 камера, расположенная рядом с датчиком заднего колеса gps, которая определяет положение транспортных средств и отслеживает движения. Лазерный 64-лучевой лазерный луч обеспечивает четкое трехмерное отображение окружения.
Рубен Лагуна, [2] предложил «Приложение для распознавания дорожных знаков, основанное на методах обработки изображений», краткое изложение следующее:
В этой статье была представлена новая система распознавания дорожных знаков. Прикладное программное обеспечение, созданное в этой работе, воспринимает и классифицирует дорожные знаки из входного изображения. Методы обработки изображений, используемые как часть этого продукта, включают в себя этапы предварительной обработки, представляющие интерес: обнаружение потенциальных признаков дорожных знаков согласно шаблонам формы дорожных знаков, наконец, распознавание и классификация этих потенциальных дорожных знаков согласно базе данных шаблонов дорожных знаков , Выполнение этого приложения зависит от качества входного изображения в связи с его разницей в размерах и тем, как знаки отображаются на изображении. С этой мыслью показатели воспринимаемых признаков для этого приложения высоки. По мере дальнейшей работы нейронная система может быть реализована таким образом, чтобы получить все более точные параметры наблюдения, используемые как часть приложения. Кроме того, приложение может быть улучшено за счет актуализации вставленного оборудования для использования в динамических приложениях.
Методология:
Вот простая блок-схема прототипа автономного локомотива, которая описывает фактическую структуру проекта и командный поток между различными подсистемами. Как показано на рисунке, есть две подсистемы. Это подсистема обработки изображений и система обнаружения знаков. Камера, подключенная к подсистеме обработки изображений, которая захватывает изображение и распознает захваченный знак, используя открытую платформу CV. Система извлекает данные из изображения и генерирует команду о повороте. В основном обработка изображений используется здесь для обнаружения полосы движения. Сгенерированные команды направляются в подсистему обнаружения препятствий. Подсистема обнаружения препятствий позволяет обнаружить препятствие перед автомобилем, а также рассчитать расстояние между препятствием и автомобилем. И если имеется достаточное расстояние для движения автомобиля вперед, команда от Raspberry pi передается водителю, иначе эта команда отклоняется.
Вывод:
Эта система имеет дело со светофором и обнаружением знаков, а также с рулевым управлением на дорогах для интеллектуальных автономных транспортных средств, и она эффективна по времени. Четко описаны различные компоненты оборудования и их сборка. Новый метод определения неровных, маркированных или немаркированных краев дороги подробно описан с использованием OpenCV. Использование ультразвуковых датчиков позволяет избежать столкновений с препятствиями. Область автомобилей с самостоятельным вождением – это область, в которой проводятся интенсивные исследования в связи с необходимостью безупречного вождения. Это область, где требуется больше обучения, так как условия движения меняются день ото дня. В настоящее время разработанные и доступные системы должны часто обновляться для обеспечения безопасности дорожного движения.
РАСПОЗНАВАНИЕ ПИСЬМЕННОГО ХАРАКТЕРА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИЗОБРАЖЕНИЯ АВТОРЕФЕРАТ В современном мире наблюдается огромный рост пробок на дорогах, и скорость, с которой люди покупают автомобили, значительно возрастает
В пьесе есть много доказательств того, что Гамлет намеренно притворялся в припадках безумия, чтобы сбить с толку и дезориентировать короля и его служителей. Его откровенное
ЦИФРОВОЙ РЫНОК ДЛЯ ТОРГОВЛИ И РЕКЛАМЫ Ценность электронной коммерции через создание онлайн-рынков огромна для развивающихся стран, таких как Зимбабве, поскольку она может поддержать развитие местной