Please use this identifier to cite or link to this item:
https://ptsldigital.ukm.my/jspui/handle/123456789/513505
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Mohamad Shanudin Zakaria, Prof. Madya Dr. | |
dc.contributor.author | Awang Hendrianto Pratomo (P44181) | |
dc.date.accessioned | 2023-10-16T04:37:24Z | - |
dc.date.available | 2023-10-16T04:37:24Z | - |
dc.date.issued | 2014 | |
dc.identifier.other | ukmvital:76251 | |
dc.identifier.uri | https://ptsldigital.ukm.my/jspui/handle/123456789/513505 | - |
dc.description | Robot mudah alih berupaya untuk bergerak dalam persekitaran yang sentiasa berubah tanpa campur tangan manusia dan mampu mengenali persekitarannya. Satu kamera yang diletakkan pada kedudukan tetap, sama ada pada robot atau luaran, digunakan sebagai penglihatan robot. Disebabkan oleh herotan kanta, imej yang diperoleh daripada kamera bukan merupakan keadaan yang sebenar. Herotan mempengaruhi perolehan koordinat sebenar. Satu teknik untuk menentukuran kamera diperlukan untuk mentransformasikan objek-objek dalam imej kepada kedudukan sebenar. Kajian ini mencadangkan suatu kaedah penentukuran kamera menggunakan rangkaian neural buatan dalam penglihatan overhed global robot mudah alih. Kaedah penentukuran kamera dibina berasaskan kepada ketinggian kamera dan panjang fokal kanta. Selain daripada itu kaedah ini perlu mencapai objektif prestasi ketepatan dan efisien serta mampu menggunakan beberapa jenis kamera dan jenis kanta. Kajian ini juga akan mereka bentuk dan mengaplikasi seni bina enjin robot mudah alih menggunakan ingatan global komputer. Keputusan uji kaji kaedah penentukuran berasaskan kepada ketinggian kamera dan panjang fokal kanta berjaya memeta kedudukan robot dan objek namun ketepatan dalam mentransformasikan koordinat nyata ke dalam koordinat kamera masih lagi mempunyai nilai ralat yang besar. Oleh itu kaedah penentukuran kamera berasaskan keadaan semasa dilaksanakan untuk meningkatkan ketepatan dan keefisienan menggunakan pelbagai model rangkaian neural buatan. Pembinaan RNB dilaksanakan dengan melakukan pemerhatian terhadap perubahan pemberat setiap nod semasa pembelajaran. Keputusan uji kaji kaedah penentukuran berasaskan keadaan semasa memperolehi seni bina RNB 2×4×25×2. Ketepatan dan keefisienan kaedah penentukuran kamera diperoleh dengan melaksanakan pembelajaran semula RNB terhadap perubahan persekitaran atau persekitaran baharu. Berasaskan uji kaji kaedah penentukuran kamera menggunakan beberapa jenis kamera, kedudukan kamera, ketinggian kamera, saiz kanta, dan panjang fokal kanta diperoleh purata ralat sebesar 0.18283 cm. Pembelajaran semula dilaksanakan dengan menggunakan input set data baharu untuk setiap perubahan keadaan. Kaedah penentukuran kamera di implementasi ke dalam enjin robot mudah alih menggunakan ingatan global. Kajian ini pula telah berjaya mengimplementasi enjin robot mudah alih menggunakan ingatan global komputer yang digunakan sebagai jambatan untuk menghubungkan tiga enjin: enjin penglihatan, enjin kawalan, dan enjin komunikasi. Enjin penglihatan terdiri daripada dua bahagian iaitu pengesanan robot dan penentukuran kamera. Pengesanan robot menggunakan kaedah pengecaman warna menggunakan pengelasan nilai Hue, Saturasi, dan Intensiti yang disepadukan dengan kaedah pengimbasan garisan, manakala penentukuran kamera menggunakan rangkaian neural buatan.,PHD | |
dc.language.iso | may | |
dc.publisher | UKM, Bangi | |
dc.relation | Faculty of Information Science and Technology / Fakulti Teknologi dan Sains Maklumat | |
dc.rights | UKM | |
dc.subject | Robot mudah alih | |
dc.subject | Mobile robots | |
dc.title | Penentukuran kamera pada penglihatan overhed global robot mudah alih | |
dc.type | Theses | |
dc.format.pages | 253 | |
dc.identifier.callno | TJ211.415 A986 2014 3 | |
dc.identifier.barcode | 000881 | |
Appears in Collections: | Faculty of Information Science and Technology / Fakulti Teknologi dan Sains Maklumat |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
ukmvital_76251+Source01+Source010.PDF Restricted Access | 7.27 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.