• شماره ركورد
    33492
  • پديد آورنده

    محمدرضا نيلي

  • عنوان
    طراحي و پياده‌سازي يك سيستم تشخيص سريع و دقيق پله براي ربات‌هاي سيار مبتني بر پردازش داده‌هاي عمق و يادگيري عميق
  • مقطع تحصيلي
    كارشناسي ارشد
  • رشته تحصيلي
    مهندسي مكانيك
  • سال تحصيل
    1399
  • تاريخ دفاع
    1403/7/17
  • استاد راهنما
    دكتر محمد شهبازي
  • استاد مشاور
    [
  • دانشكده
    مهندسي مكانيك
  • چكيده
    با پيشرفت و گسترش كاربرد ربات‌هاي سيار، چالش‌هاي حركتي آن‌ها، به ويژه در مواجهه با پله‌ها، اهميت فزاينده‌اي يافته است. تشخيص و تفكيك دقيق پله‌ها، علي‌رغم پژوهش‌هاي متعدد در اين زمينه، همچنان يك مسئله باز در حوزه رباتيك و بينايي ماشين محسوب مي‌شود. اين پژوهش به ارائه يك الگوريتم نوين، كارآمد و سريع براي تشخيص و تفكيك انواع پله مي‌پردازد كه قادر است در طيف متنوعي از شرايط محيطي (ميزان نور، ساختار پله و...) به خوبي عمل كند. روش پيشنهادي بر اساس پردازش داده‌هاي عمق حاصل از دوربين RGB-D حاوي سنسور IMU، طراحي شده است. در اين روش، ابتدا داده‌هاي عمق با بهره‌گيري از IMU به يك تصوير از نقشه ارتفاع تبديل مي‌شوند. سپس، با استفاده از يك شبكه عصبي آموزش ديده، ناحيه پلكان در نقشه ارتفاع شناسايي مي‌گردد. در مرحله بعد، داده‌هاي عمق در محدوده تشخيص داده شده، مورد پردازش و خوشه‌بندي قرار مي‌گيرند. پس از چندين مرحله بررسي و پالايش اين خوشه‌ها، موقعيت دقيق هر پله تعيين مي‌شود. براي مشاهده خروجي اين الگوريتم نيز، يك ماسك رنگي بر روي پله‌ها در تصوير RGB اعمال مي‌گردد تا به كاربر نمايش داده شود. نتايج ارزيابي‌هاي آماري نشان مي‌دهد كه الگوريتم پيشنهادي، در فريم‌هاي تشخيص پله (كه بيشترين حجم پردازش را دارند) به طور ميانگين زمان سيكل 0.252 ثانيه را به خود اختصاص مي‌دهد. همچنين، دقت شبكه عصبي در تشخيص محل دقيق پلكان با ميانگين شاخص اطمينان 92.13 درصد ارزيابي شده است.
  • تاريخ ورود اطلاعات
    1404/04/18
  • عنوان به انگليسي
    Design an‎d Implementation of a Fast an‎d Accurate Stair Detection System for Mobile Robots Based on Depth Data Processing an‎d Deep Learning
  • تاريخ بهره برداري
    10/9/2025 12:00:00 AM
  • دانشجوي وارد كننده اطلاعات

    محمدرضا نيلي

  • چكيده به لاتين
    With the advancement an‎d widespread application of mobile robots, their locomotion challenges, especially when encountering stairs, have gained increasing importance. Despite numerous studies in this field, the precise detection an‎d differentiation of stairs remains an open problem in robotics an‎d computer vision. This research presents a novel, efficient, an‎d fast algorithm for detecting an‎d differentiating various types of stairs, capable of performing well in a diverse range of environmental conditions (light levels, stair structures, etc.). The proposed method is designed based on processing depth data obtained from an RGB-D camera equipped with an IMU sensor. In this approach, depth data is first converted into an elevation map image using the IMU. Then, using a trained neural network, the staircase area is identified in the elevation map. In the next stage, the depth data within the detected area is processed an‎d clustered. After several stages of examining an‎d refining these clusters, the exact position of each step is determined. To visualize the output of this algorithm, a color mask is applied to the stairs in the RGB image for user display. Statistical eva‎luation results show that the proposed algorithm, in stair detection frames (which have the highest processing load), has an average cycle time of 0.252 seconds. Additionally, the accuracy of the neural network in detecting the precise location of the staircase has been eva‎luated with an average confidence index of 92.13 percent.
  • كليدواژه هاي فارسي
    تشخيص پله , پردازش سريع , دوربين RGB-D , نقشه ارتفاع , يادگيري عميق
  • كليدواژه هاي لاتين
    Staircase Detection , Fast Processing , RGB-D Camera , Elevation Map , Deep Learning
  • Author
    MohammadReza Nili
  • SuperVisor
    Dr. Mohammad Shahbazi