POLITECHNIKA WROCŁAWSKA WYDZIAŁ ELEKTRONIKI PRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "POLITECHNIKA WROCŁAWSKA WYDZIAŁ ELEKTRONIKI PRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA"

Transkrypt

1 POLITECHNIKA WROCŁAWSKA WYDZIAŁ ELEKTRONIKI Kierunek: Specjalność: Automatyka i Robotyka (AIR) Robotyka (ARR) PRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA Analiza obrazów przeznaczona do wspomagania nawigacji pojazdu autonomicznego Image analysis aimed at navigation support in an autonomous vehicle Autor: Grzegorz Maj Prowadzący pracę: dr inż. Marek Wnuk PWr, I-6 Ocena pracy: WROCŁAW 2014

2

3 Spis treści 1 Wstęp Geneza Przegląd dostępnych algorytmów Cel i założenia pracy Stanowisko badawcze Sprzęt Obróbka obrazu na komputerze Obróbka obrazu na smartfonie Pojazd badawczy Samochód [9] Kamera Środowisko programistyczne Eclipse Android SDK Android NDK OpenCV Oprogramowanie niskopoziomowe Algorytmy Algorytm segmentacji obrazu Segmentacja obrazu Wyróżnienie obszaru drogi Wyliczenie kierunku jazdy Algorytm znikającego punktu Wyróżnienie krawędzi i transformacja Hougha Wyróżnienie znikającego punktu Wyliczenie kierunku jazdy Detekcja krawędzi Znalezienie krawędzi Wyróżnienie wolnej przestrzeni Odnalezienie kierunku jazdy Badania Implementacja Komputer PC Smartfon Prędkość obróbki obrazu Analiza wydajności aplikacji na komputerze PC

4 2 SPIS TREŚCI Analiza wydajności aplikacji na smartfonie Umiejscowienie kamery Oświetlenie sceny Zakręty Skuteczność nawigowania Wnioski Podsumowanie 35 A Przygotowanie środowiska 37 A.1 Przygotowanie Eclipse do rozwijania w SDK A.2 Przygotowanie Eclipse do rozwijania w NDK A.3 Przygotowanie Eclipse do wykorzystania OpenCV for Android Bibilografia 38

5 Rozdział 1 Wstęp 1.1 Geneza Podstawowym problemem robotyki mobilnej jest poruszanie się robota po scenie. Roboty mobilne muszą rozpoznawać teren, po którym ma przebiegać ich trajektoria i podejmować decyzje o wybranym kierunku jazdy. Problem ten dotyczy nie tylko małych robotów mobilnych, ale coraz częściej jest rozważany przy produkcji seryjnych samochodów. Głównymi zadaniami systemów rozwiązujących problemy z tej dziedziny jest wspomaganie kierowcy w utrzymaniu pojazdu na pasie jazdy czy zachowanie odpowiedniej odległości od innych uczestników ruchu. Jednak podejmowane są też próby stworzenia całkowicie autonomicznych aut. Przykładami tego mogą być autonomiczne samochody rozwijane przez korporację Google czy też inne konstrukcje startujące w różnych typach zawodów DARPA Challenge [14]. Procedura pobierania informacji o scenie może być realizowana w różnoraki sposób. Do tego celu często wykorzystuje się sensory odległościowe, które pozwalają na zmierzenie odległości do najbliższej przeszkody przed czujnikiem. Mogą to być proste czujniki laserowe czy też bardziej skomplikowane konstrukcje, jak skanery laserowe czy system Velodyne [15] dający trójwymiarowy obraz przestrzeni znajdującej się przed nami. Oprócz rozwiązań laserowych korzysta się także z systemów wizyjnych. Tutaj w rozwiązaniu problemu wykorzystuje się kamery w układach pojedynczego rejestratora, stereowizji bądź w układzie z dodatkowym czujnikiem głębi (sensor Kinect). Wszystkie wymienione rozwiązania wiążą się z pewnymi ograniczeniami. Stereowizja uzależniona jest od odległości miedzy kamerami, co determinuje skuteczny zasięg rozpoznawania odległości do przeszkody. Jest metodą dobrą do planowania ruchu w celu unikania przeszkód, jednak sam system nie daje nam udogodnień do rozpoznawania obszaru drogi. Sensor Kinect jest bardzo dobrym czujnikiem, z którego otrzymujemy trójwymiarową mapę głębi. Niestety, jego zasięg jest ograniczony do kilku metrów, jest wrażliwy na nadmiar oświetlenia, a także odczyty z czujnika umieszczonego na poruszającym się obiekcie są znacznie zakłócone, co skutecznie eliminuje wszystkie zalety Kinecta. Wreszcie pozostaje wykorzystanie pojedynczej kamery. Algorytmy wykorzystujące pojedynczy obraz są bardzo zróżnicowane, jedne dążą do odtworzenia sterowań dla pojazdu na podstawie nagranego filmu, inne starają się wyróżnić obszar drogi, po której ma się poruszać obiekt. Wszystkie charakteryzują się względną prostotą finalnego systemu nawigacji. Rozwój urządzeń mobilnych, takich jak smartfony i tablety, daje możliwość wykorzystania ich w roli komputera pokładowego robota. Obecne wyposażenie smartfonów wydaje się być wystarczające do przeprowadzania bardziej skomplikowanych obliczeń. Czteror-

6 4 1. Wstęp dzeniowe procesory i kilka gigabajtów pamięci operacyjnej powoli staje się standardem zaawansowanych telefonów komórkowych (tzw. smartfonów). 1.2 Przegląd dostępnych algorytmów Pole ruchu [1] Algorytm opiera się na wyliczaniu pola ruchu z kolejnych klatek obrazu. Zakłada się na obrazie linię horyzontu. Linia ta dzieli obraz na dwie części poddawane różnym analizom. Część powyżej horyzontu służy do obliczenia zmiany obrotu pojazdu poprzez obserwację zmian położenia punktów charakterystycznych. Na części położonej poniżej linii wyliczane jest pole ruchu, z którego odzyskiwana jest informacja o zmianie położenia robota. Do nawigacji robota w takim przypadku potrzebna jest znajomość środowiska, w którym będzie się poruszał. Teach-and-replay [11] Algorytm analizuje zebrany obraz z przejazdu, tworząc punkty charakterystyczne. Przy kolejnych próbach stara powtórzyć się sterowania z jazd próbnych, tak by odnajdywane punkty charakterystyczne się pokrywały. Metoda ta pozwala na autonomiczną jazdę w znanym terenie, jednak stosowane metody poszukiwania punktów charakterystycznych są bardzo wrażliwe na zmianę oświetlenia i wymagają dla poprawnego działania dużej ilości próbek pobranych w różnych warunkach. Mapa głębi (uczenie maszynowe) [12] W algorytmie wykorzystuje się bazę uczącą złożoną z par: obraz i mapa głębi, zebrana skanerem laserowym. Wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego algorytm ma skorelować strukturę pobieranego obrazu z odległościami do przeszkód. Wyróżnienie na podstawie koloru [16] Jest to jeden z prostszych algorytmów. Założeniem jest brak przeszkód przed samym robotem. Na podstawie analizy skrawka obrazu odpowiadającego obszarowi położonemu przed robotem, zostaje wyodrębnione wolne pole, po którym obiekt może się poruszać. Czynnikiem wyróżniającym pole jest zgodność koloru z analizowanym wycinkiem obrazu. Detekcja krawędzi Prosty algorytm zakładający jednorodną powierzchnię, po której porusza się robot i styk przeszkód z podłożem. Wykorzystuje się algorytm Canny do wyróżnienia krawędzi na obrazie, zakłada, iż wolne pole, po którym może poruszać się robot, znajduje się poniżej najniżej odnalezionych krawędzi. Segmentacja obrazu [2] Algorytm opiera się na metodach segmentacji obrazu. Założeniem jest jednolitość koloru obszaru jezdni, przez co wyróżniony obszar umożliwiający jazdę będzie jednym segmentem. Wyróżnienie właściwego segmentu następuje na podstawie analizy obszaru znajdującego się tuż przed robotem.

7 1.3. Cel i założenia pracy 5 Znikający punkt [13] Idea algorytmu opiera się na wyznaczeniu kierunku w którym podąża droga. Umożliwia to nam perspektywa poprzez którą krawędzie drogi zbiegają się na horyzoncie. Właśnie wyznaczenie tego znikającego punktu ma pokazać, w którą stronę droga zmierza. 1.3 Cel i założenia pracy Celem pracy jest zbadanie przydatności algorytmów analizujących obraz z pojedynczej kamery do wspomagania nawigacji pojazdu autonomicznego. Do badań zostały wybrane trzy ostatnie z wymienionych algorytmy, mianowicie: detekcja krawędzi, segmentacja obrazu, znikający punkt. Algorytmy zostaną zaimplementowane z wykorzystaniem biblioteki OpenCV. Do rejestrowania obrazu i jego obróbki zostanie wykorzystany smartfon z aparatem cyfrowym, pracujący pod systemem Android. Taki dobór sprzętu pozwala zbadać możliwość wykorzystania powszechnie używanych urządzeń dla celów robotycznych. Przedmiotem badań będzie też wykorzystanie wyżej wymienionych algorytmów do wspomagania nawigacji pojazdu autonomicznego lub oparciu sterowania tylko na wynikach z analizy obrazu.

8

9 Rozdział 2 Stanowisko badawcze 2.1 Sprzęt Głównym celem pracy jest zbadanie przydatności badanych algorytmów do wspomagania nawigacji samochodu autonomicznego. Tak postawiony cel wymusza implementację algorytmów na komputerze pokładowym robota mobilnego. Założono wykorzystanie smartfona jako tego komputera, gdyż posiadana specyfikacja daje nadzieję, że wydajność będzie dostateczna do zastosowania tych algorytmów. Aby uniknąć niepewności, czy uzyskane wyniki odzwierciedlają działanie algorytmów, czy są ograniczone przez wydajność smartfona, wszystkie wybrane metody zostaną zaimplementowane zarówno na komputerze PC, jak na smartfonie Obróbka obrazu na komputerze Do badań przeprowadzonych w pracy wykorzystano komputer klasy PC z procesorem Intel Core 2 Duo 2,2GHz i 2GB pamięci operacyjnej. Całość badań odbywała się na systemie Linux Ubuntu Saucy 32-bit Obróbka obrazu na smartfonie Do badań prowadzonych na robocie posłużono się smartfonem HTC Sensation z dwurdzeniowym procesorem Snapdragon 2x1,2GHz i 544MB pamięci operacyjnej. Z racji dostępności różnych wersji systemu operacyjnego Android, przeprowadzona badania porównawcze na kilku wersjach: wersja Android z nakładą Sensation HTC: 1,8GHz, system do pracy potrzebuje 300MB RAM, standardowa wersja CyanogenMod 4.0.3: 200MB RAM, 1,2 GHz, ale system potrzebuje tylko system oparty na CyanogenMod 4.3: 1,8 GHz zajmuje 200 MB RAM, system oparty na CyanogenMod 4.4: 1,8 GHz zajmuje 200 MB RAM.

10 8 2. Stanowisko badawcze 2.2 Pojazd badawczy Samochód [9] W pracy posłużono się zestawem dostarczanym na zawody Freescale Cup. Na zestaw ten składa się: płytka MPC5604B StarterTRAK [6] z procesorem Qorivva (32-bit Power Architecture) [4], sterownik silników, bazujący na dwóch mostkach typu H (MC33931) [5]. model samochodu wraz z silnikami i serwem sterującym skrętem kół: serwo Futaba S3010 [7], dwa silniki DC. Rysunek 2.1: Widok modelu wraz ze sterownikiem silników [17]. Płytka MPC5604B StarterTRAK Płytka MPC560xB StarterTRAK zawiera wszystkie interfejsy niezbędne do sterowania modelem samochodu (trzy kanały PWM do sterowania dwoma silnikami i serwem), a także potrzebne podczas tworzenia oprogramowania i do komunikacji z komputerem i urządzeniem mobilnym (komunikacja przez interfejs UART). Sterownik silnika Sterownik silników został oparty na dwóch mostkach typu H firmy Freescale (MC33931). Niestety, układ został zaprojektowany w sposób uniemożliwiający sterowanie silnikami w obu kierunkach, a więc można poruszać samochodem tylko do przodu. Aby uzyskać możliwość sterownia samochodem do przodu i do tyłu, należy dokonać modyfikacji płytki, doprowadzając sygnały do wolnych wyprowadzeń mostków (wyprowadzenia te są fabrycznie doprowadzone do masy) [18].

11 2.3. Środowisko programistyczne 9 Komunikacja Komunikacja pomiędzy smartfonem obrabiającym obraz a sterownikiem niskopoziomowym odbywa się poprzez bluetooth. Na samochodzie zamontowany został popularny moduł bluetooth HC-05 [10] Kamera Do rejestrowania sceny wykorzystano kamerę umieszczoną w smartfonie. Jest to kamera dająca obraz o maksymalnej rozdzielczości 8 megapikseli. Obsługuje też formaty 320x240 pikseli i 177x140 pikseli, przy czym ostatnia rozdzielczość nie daje maksymalnej szerokości obraz (nie jest to standard 4:3). Wysokość i kąt umieszczenia Do badań wykorzystano dwa ustawienia kamery: bezpośrednio umieszczona na samochodzie (ok. 20 cm nad ziemią) i umieszczona na wysokim trójnogu na pojeździe (ok. 100 cm nad ziemią). Daje to możliwość porównania zachowania się algorytmu dla różnych ustawień kamery. Kąt nachylenia kamery za każdym razem dobierano tak, by pobierany obraz spełniał założenia o widoczności i położeniu linii horyzontu na obrazie. Pojazd pokazany na rysunku 2.2a jest samochodem zdalnie sterowanym wykorzystanym tylko do pobrania materiału filmowego potrzebnego do badań, natomiast pojazd 2.2b jest robotem użytym w późniejszych badaniach przedstawionych w dziale 4.6. (a) Pojazd pierwszy, kamera ok. 20 cm nad ziemią. (b) Pojazd drugi, kamera ok. 100 cm nad ziemią. Rysunek 2.2: Widok wykorzystanych pojazdów wraz z mocowaniem kamery. 2.3 Środowisko programistyczne Środowisko programistyczne jest ściśle związane z zamiarem wykorzystania systemu operacyjnego Android do implementacji algorytmów odnajdywania obszaru drogi. Do

12 10 2. Stanowisko badawcze systemu Android dostarczane są odpowiednie pakiety do rozwijania oprogramowania: Android SDK (Software Development Kit) i NDK (Native Development Kit), które umożliwiają pisanie aplikacji odpowiednio w języku Java i C++. Niestety, wszystkie aplikacje muszą mieć warstwę napisaną w języku Java, z której możliwe jest uruchamianie elementów oprogramowanych w C Eclipse Środowisko Eclipse jest zalecane do rozwoju oprogramowania pod system Android. Na oficjalnej stronie dla deweloperów jest dostępne także alternatywne środowisko dedykowane tylko dla systemu Android jednak jest jeszcze ono we wczesnej fazie rozwoju. Aby móc tworzyć oprogramowanie, niezbędna jest wtyczka ADT (Android Development Tool). Kolejnym elementem jest wtyczka CDT (C/C++ Development Tooling), która pozwala na pisanie kodu w C Android SDK Android SDK jest paczką bibliotek i narzędzi deweloperskich niezbędnych do rozwijania oprogramowania na systemy Android. Powala kompilować, testować i debugować napisane programy. Testowanie oprogramowania nie musi odbywać się bezpośrednio na urządzeniu wyposażonym w system Android. Do dyspozycji programisty udostępniony jest emulator urządzenia, na którym można symulować działanie prawdziwej aplikacji. Android SDK zapewnia wsparcie do programowania w języku Java Android NDK Android NDK jest narzędziem umożliwiającym pisanie części aplikacji w języku C/C++. Jest to pomocne, gdy rozwijana aplikacja wymaga dużego użycia procesora. Dla większości aplikacji narzędzie to jest zbędne, jednak jeśli ważnym czynnikiem jest szybkość działania skomplikowanych obliczeniowo fragmentów programu, jest niezwykle pomocne. Użycie NDK komplikuje kod programu, zwłaszcza jeśli niezbędne jest przekazywanie danych między częścią natywną a fragmentami Javy OpenCV W pracy wykorzystano bibliotekę OpenCV [8], bibliotekę opensource do przetwarzania obrazów. Biblioteka OpenCV posiada implementację między innymi w C++ i Java, jednak jest optymalizowana dla C/C++. Posiada też wersję dla systemu Android pracującego na procesorach o architekturze ARM. Umożliwiło to tworzenie i testowanie oprogramowania na komputerze PC i przeniesienie kodu na urządzenie mobilne. W pracy wykorzystano najnowszą wersję OpenCV 2.4.9, która lepiej wspiera elementy natywne kodu (C++). Praca na urządzeniu mobilnym Korzystanie z biblioteki OpenCV na urządzeniu mobilnym wymaga zainstalowania OpenCV Manager. Wersja OpenCV Manager musi być zgodna z wersją biblioteki, z wykorzystaniem której odbywa się kompilacja skrośna.

13 2.3. Środowisko programistyczne 11 Do kompilacji skrośnej należy pobrać odpowiednią wersję biblioteki i rozpakować w wybranym miejscu. Należy załączyć odpowiednią ścieżkę dostępu. Proces konfiguracji biblioteki opisany jest w tutorialach na stronie OpenCV [8] Oprogramowanie niskopoziomowe Do pisania kodu i współpracy z debugerem wykorzystano środowisko CodeWarrior dostarczane wraz z płytką MPC5604B StarterTRAK [6], wykorzystaną do sterowania samochodem.

14

15 Rozdział 3 Algorytmy 3.1 Algorytm segmentacji obrazu Algorytm odnajdywania obszaru drogi jest oparty na segmentacji obrazu. Implementacja tej metody zaproponowana w [3] daje możliwość szybkiego podziału obrazu na segmenty. Opracowany algorytm jest oparty na sposobie nawigacji zaproponowanym w pracy [2], w którym jest to jednym z elementów systemu nawigacji robota. Schemat obróbki obrazu przedstawiono na rysunku 3.1. W zaproponowanym algorytmie wyróżnia się następujące etapy: 1. Poddanie obrazu procesowi segmentacji. 2. Wyróżnienie segmentu określającego drogę: kolor zajmujący największy obszar w ramce kontrolnej jest kolorem drogi, porównanie średniego koloru drogi z kolorem znalezionym w poprzedniej klatce, jeśli różni się znacznie, poszukiwanie innego segmentu poprzez przesunięcie ramki kontrolnej. 3. Wyliczenie środka masy dolnej części segmentu drogi. 4. Uśrednienie wyniku. Kolor drogi z poprzedniej klatki Pobranie obrazu Segmentacja obrazu Wyróżnienie obszaru drogi Wyliczenie środka drogi Rysunek 3.1: Schemat procesu obróbki obrazu.

16 14 3. Algorytmy Segmentacja obrazu Pierwszym etapem obróbki obrazu jest jego segmentacja. W algorytmie wykorzystywana jest metoda segmentacji grafowej opisana w [3]. Wybór tej metody segmentacji jest podyktowany jej szybkością. Inne metody segmentacji obrazu potrafią podzielić pojedynczy obraz w przeciągu kilkudziesięciu sekund. Użyty algorytm dzieli obraz wielkości 160x120 pikseli 30 razy na sekundę. Algorytm [3] został zaimplementowany w C przez autora metody. Aby całość projektu była jednolita algorytm został, w ramach tej pracy, przepisany na struktury biblioteki OpenCV. Rysunek 3.2: Obraz poddany procesowi segmentacji Wyróżnienie obszaru drogi Wyróżnienie segmentu określającego obszar drogi jest kluczowym elementem algorytmu. Aby określić, który z segmentów jest obszarem drogi zakłada się, że będzie to segment położony na środku obrazu. Dlatego zostaje przeanalizowany prostokąt położony na dole obrazu szerokości 40 pikseli i wysokości 7 pikseli. Segment zajmujący największą powierzchnię tego prostokąta klasyfikowany jest jako droga. Oczywistym jest, iż pojazd nie zawsze będzie idealnie na środku drogi, jednak założenie to jest prawdziwe na początku jazdy robota, jeśli pozycja startowa będzie na środku drogi. Ponieważ droga nie zawsze będzie na środku pobranego obrazu, algorytm musi być od tego niezależny. Założenie o położeniu drogi na środku jest wykorzystywane na samym początku. W każdej klatce liczony jest średni kolor segmentu zakwalifikowany jako droga. Informacja o kolorze jest brana pod uwagę w następnym przebiegu pętli, kiedy zostaje porównany kolor kandydującego segmentu z kolorem segmentu zakwalifikowanego poprzednio. Jeśli kolor kandydata różni się znacznie od koloru drogi z poprzedniej klatki następuje poszukiwanie kolejnego kandydata. Ramka badawcza zostaje przesunięta w lewo, a następnie w prawo w poszukiwaniu kolejnego segmentu mogącego być obszarem drogi. Wyłonienie kolejnych kandydatów odbywa się dokładnie w ten sam sposób, co na początku, jest wyłaniany segment zajmujący największy obszar ramki. Jeżeli po zmianie położenia ramki nie zostanie odnaleziony segment o kolorze zbliżonym do drogi, wtedy zostaje wyodrębniony obszar wyróżniony podczas pierwszej kwalifikacji zakładając, że kolor drogi może ulec zmianie (np. różne oświetlenie drogi).

17 3.1. Algorytm segmentacji obrazu 15 Rysunek 3.3: Widok obszaru badanej ramki Wyliczenie kierunku jazdy Po wyróżnieniu segmentu odpowiadającego obszarowi drogi pozostaje wyliczenie położenia jego środka. Aby określić środek jezdni zostaje wyliczony środek masy segmentu zakwalifikowanego jako droga. Ponieważ dla robota krytyczne jest położenie ścieżki w najbliższym otoczeniu, brane jest pod uwagę położenie segmentu na dolnej 1/3 części obrazu. Takie podejście daje możliwość określenia najbardziej adekwatnego kierunku jazdy, a zarazem wpływu na kierunek jazdy będzie miała nie tylko zmiana kierunku podążania drogi, ale również przeszkody znajdujące się blisko robota. Należy pamiętać, że zadaniem algorytmu jest utrzymanie pojazdu na drodze, a nie omijanie przeszkód i tak, jak przeszkoda położona przy krawędzi ścieżki będzie miała wpływ na przesunięcie znalezionego środka drogi i może zostać ominięta, tak element znajdujący się na środku właściwej drogi nie zaburzy określenia kierunku, co bez wsparcia ze strony innych czujników może się zakończyć kolizją. Rysunek 3.4: Widok klatki po wyliczeniu kierunku jazdy.

18 16 3. Algorytmy 3.2 Algorytm znikającego punktu Algorytm poszukujący znikającego punktu jest oparty na transformacji Hougha. Odnalezione poszczególne linie głosują na znikający punkt i wybierany jest punkt o największym współczynniku głosowania. Algorytm ten jest stosunkowo prosty w swojej budowie i nie wymaga dużych nakładów obliczeniowych. Jego wadą jest założenie o krawędziach obszaru drogi jako względnie długich odcinkach prostych. Zaimplementowana metoda oparta jest na sposobie nawigacji zaproponowanym w pracy [13]. W zaproponowanym algorytmie wyróżnia się następujące etapy: 1. Wyróżnienie krawędzi algorytmem Canny. 2. Poddanie obrazu transformacji Hougha. 3. Wyróżnienie znikającego punktu: odrzucenie zbyt krótkich odcinków (klasyfikacja jako szum), wyliczenie miejsca przecięcia linii z linią horyzontu, głosowanie na znikający punkt, 4. Uśrednienie wyniku. Pozycja znikającego punktu Pobranie obrazu Znalezienie krawędzi Wyróżnienie linii Wyliczenie znikającego punktu Rysunek 3.5: Schemat procesu obróbki obrazu Wyróżnienie krawędzi i transformacja Hougha Pierwszym punktem algorytmu jest wyróżnienie linii na obrazie. Do tego zadania wykorzystano transformację Hougha. Do implementacji wykorzystano wersję probabilistyczną algorytmu z biblioteki OpenCV, dającą nie proste, ale konkretne odcinki określone poprzez punkt początkowy i końcowy. Przed zastosowaniem transformacji Hougha, obraz należy poddać wstępnej obróbce jaką jest nałożenie filtru Canny, w celu wyodrębnienia krawędzi. Wynik przedstawiono rysunku Wyróżnienie znikającego punktu Założeniem algorytmu jest zwężanie się krawędzi drogi, tak iż na horyzoncie powinny zbiegać do jednego punktu. Zatem wymaganiem jest, aby na pobranym obrazie można było wyróżnić horyzont, na którym można znaleźć znikający punkt. Aby krawędzie drogi były jak najdłuższe, co zapewni odporność na obiekty przesłaniające kawałki krawędzi,

19 3.2. Algorytm znikającego punktu 17 Rysunek 3.6: Widok klatki z odnalezionymi liniami odpowiedniej długości. założono, iż linia horyzontu będzie na górze obrazu i będzie to stała pozioma linia(wg. orientacji obrazu). Założenie to implikuje odpowiednie ustawienie kamery, by uzyskiwany obraz był wystarczająco zgodny z tym założeniem. Wynikiem przeprowadzonej filtracji obrazu z punktu jest lista odnalezionych odcinków zdefiniowanych przez punkty początkowe i końcowe. Nie wszystkie odcinki na liście będą odpowiadały za krawędzie drogi. Zakładając, iż krawędzie drogi będą biegły przez większą część wysokości obrazu, można pominąć wszystkie linie o zbyt poziomej orientacji. W ten sposób zostanie odrzucona większość linii znalezionych na poboczu drogi. Ostatnim elementem jest wyliczenie znikającego punktu na podstawie pozostałej listy odcinków. Dla każdego odcinka zostaje wyliczony punkt przecięcia przedłużenia odcinka z linią horyzontu. Dla każdego punktu na linii horyzontu zostaje wyliczony współczynnik odpowiadający za głosowanie odcinków na dany punkt. Wzór przedstawiający sposób wyliczenia ilości głosów oddanych na dany punkt przez jeden odcinek został przedstawiony w równaniu 3.1. wynik(s, p) = ( 1.0 ) przeciecie(s), p s, (3.1) µ gdzie: wynik(s, p) to siła głosowania jednego odcinka s na dany punkt p na linii horyzontu, s to długość odcinka, przeciecie(s) to punkt przecięcia przedłużenia odcinka z linią horyzontu, µ to współczynnik skalujący siłę głosowania. Wyróżniony znikający punkt zależy nie tylko od głosowania dla danej klatki obrazu. Do głosu dochodzi także punkt wyróżniony w poprzednim przebiegu algorytmu, co widać w wyrażeniu 3.2. zp t = arg max p gdzie: zp t to wyróżniony znikający punkt, ( wynik(s, p) s 1.0 p, zp t 1 µ ), (3.2)

20 18 3. Algorytmy zp t 1 to punkt określony jako znikający punkt w poprzednim kroku, reszta oznaczeń pokrywa się z równaniem 3.1. Rysunek 3.7: Widok klatki z wyróżnionym znikającym punktem i kierunkiem jazdy Wyliczenie kierunku jazdy Wyliczenie kierunku jazdy wynika wprost z wyróżnionego punktu. Wynikiem algorytmu jest różnica pomiędzy środkiem obrazu a znikającym punktem. Wynik z wyróżnionym kierunkiem jazdy przedstawiono na rysunku Detekcja krawędzi Jest to najprostszy z rozpatrywanych algorytmów. Celem algorytmu jest rozpoznanie wolnej przestrzeni przed robotem i podążanie w stronę punktu oddalonego najdalej od pojazdu, a znajdującego się w wolnej przestrzeni. Założeniem jest jednolity kolor podłoża i fakt, iż przeszkody mają styk z podłożem na całej swojej szerokości. Algorytm przebiega w następujących etapach: 1. Znalezienie krawędzi za pomocą algorytmu Canny. 2. Wyróżnienie wolnej przestrzeni. 3. Odnalezienie najdalej oddalonego punktu wolnej przestrzeni Znalezienie krawędzi Do znalezienia krawędzi wykorzystano algorytm Canny. Kluczowym aspektem jest odpowiednie dobranie parametrów tak, by wyróżnić jedynie krawędzie przeszkód i granice drogi a odrzucić elementy mogące powstać z nierówności podłoża.

21 3.3. Detekcja krawędzi 19 Pozycja najdalszego punktu Pobranie obrazu Znalezienie krawędzi Wyróżnienie wolnego pola Wyliczenie najdalszego punktu Rysunek 3.8: Schemat procesu obróbki obrazu Wyróżnienie wolnej przestrzeni Wyróżnienie wolnego obszaru wychodzi z założenia o styku przeszkód z podłożem na ich całej szerokości. Na tej zasadzie mając wyodrębnione krawędzie można założyć, pod warunkiem jednorodności koloru podłoża, iż wszystkie krawędzie, są krawędziami przeszkód. Zatem wolne pole do poruszania się robota znajduje się poniżej wszystkich odnalezionych krawędzi. W ten sposób otrzymujemy obszar dający możliwość jazdy. Rysunek 3.9: Widok klatki z wyróżnionym kierunkiem jazdy Odnalezienie kierunku jazdy Kierunek jazdy pojazdu jest obliczany na podstawie najdalej położonego punktu wolnego obszaru. Punkt ten jest określany na podstawie odległości od dolnej krawędzi obrazu. Wynikiem jest współrzędna położenia tego punktu w poziomie.

22

23 Rozdział 4 Badania 4.1 Implementacja Wszystkie omawiane algorytmy w rozdziale 3 zostały zaimplementowane w języku C++ z wykorzystaniem biblioteki OpenCV [8]. Implementacja została dokonana zarówno na komputerze PC, jak i urządzeniu mobilnym Komputer PC Aplikacja na komputer PC została napisana z wykorzystaniem języka C++ i wersji OpenCV Ponieważ nie działa ona na urządzeniu docelowym, komputer pokładowy pojazdu autonomicznego, badania przeprowadzone zostały na nagranych filmach. Dzięki takiemu podejściu podczas badania prędkości obróbki obrazu nie jest brany pod uwagę czas, w jakim jest pobierany obraz przez kamerę, a na spowolnienie ma wpływ jedynie czas odczytu pojedynczej klatki z pliku Smartfon Aplikacja działająca na urządzeniu mobilnym została napisana nie tylko w języku C++, co zostało wymuszone strukturą systemu Android, dla którego oprogramowanie pisane jest w języku Java. Warstwa komunikacyjna obsługująca przesył informacji po bluetooth została napisana w języku Java, w którym jest udostępnione API dla komórek pod system Android. Natomiast warstwa algorytmu, złożono obliczeniowo, jest napisana w języku C++. Na potrzeby badań wydajności obróbki obrazu algorytm odcięcia 3.3 został zaimplementowany całościowo zarówno w Javie, jak w C++. W badaniach smartfon pełni rolę komputera pokładowego, obsługującego zadnia wysokopoziomowe. Obsługą silników i serwa sterującego kierunkiem jazdy zajmuje się procesor Qorivva umieszczony na płytce MPC5604B wraz ze sterownikiem silników. Komunikacja pomiędzy smartfonem a sterownikiem niskopoziomowym odbywa się poprzez bluetooth. Schemat systemu przedstawiono na rysunku Prędkość obróbki obrazu Parametrem krytycznym dla algorytmów nawigacji pojazdami autonomicznymi jest czas w jakim zostaje uzyskana informacja o planowanym kierunku jazdy. Dla pojazdów wielkości takich jak omawiany w tej pracy i prędkości przez nich osiąganych (ok.4-5 km/h)

24 22 4. Badania Transmisja danych przez Bluetooth 1,2,3... Pobranie i analiza obrazu Smartfon Obiór danych przesył po UART Moduł HC-05 Odbiór danych i wyliczenie sterowań dla silników Sterownik niskopoziomowy Rysunek 4.1: Schemat systemu. przyjmuje się, iż algorytm powinien dawać pożądaną informację przynajmniej 10 razy na sekundę, by sprostać stawianemu mu zadaniu (utrzymanie pojazdu na drodze). Najbardziej czasochłonnym procesem przy obróbce obrazu jest wielokrotne przeglądanie tablicy z wartościami pikseli. Najłatwiej skrócić ten czas poprzez analizowanie obrazu o mniejszej rozdzielczości, jednak nie zbyt małej, gdyż nie będzie można wyróżnić poszukiwanych przez nas elementów. W omawianych przykładach wykorzystano obraz wielkości 160x120 pikseli Analiza wydajności aplikacji na komputerze PC Na komputerze PC przeprowadzono analizę prędkości obróbki obrazu przez dwa algorytmy: algorytm znikającego punktu, algorytm segmentacji. Do badania użyto filmów nagranych z jazdy samochodem z kamerą ustawioną w obu pozycjach pokazanych na rysunkach 2.2a i 2.2b. Dla algorytmu znikającego punktu uzyskano wynik średnio 70 klatek na sekundę. Szybkość obróbki zależy głównie od ilości odnalezionych linii. Algorytm musi przejrzeć wszystkie i odrzucić te, które nie spełniają założeń. Jednak dla filmów nagranych w realnych warunkach wydajność nie spadła nigdy poniżej 60 klatek na sekundę. By sprawdzić, jak bardzo ilość odnalezionych linii ma wpływ na szybkość algorytmu nagrano film obrazujący żaluzje. Na takim obrazie ilość linii jest znacznie większa niż w normalnej sytuacji, dla realnych warunków algorytm wykrywa od 10 do 20 linii, z których większość jest odrzucana (do dalszych badań jest brane 5-10 odcinków). W opisywanym badaniu po transformacji Hougha należało przejrzeć 70 do 80 odcinków i około połowa brała udział w głosowaniu. Dla tego badania wydajność spadła do 30 klatek na sekundę. W badaniach algorytmu segmentacji wykorzystano te same filmy. Prędkość obróbki obrazu wynosiła średnio 40 klatek na sekundę. Wydajność zależy głównie od ilości od-

Rzeczywistość rozszerzona: czujniki do akwizycji obrazów RGB-D. Autor: Olga Głogowska 207 505 AiR II

Rzeczywistość rozszerzona: czujniki do akwizycji obrazów RGB-D. Autor: Olga Głogowska 207 505 AiR II Rzeczywistość rozszerzona: czujniki do akwizycji obrazów RGB-D Autor: Olga Głogowska 207 505 AiR II Czujniki w robotyce coraz większego znaczenia nabierają systemy pomiarowe umożliwiające interakcję robota

Bardziej szczegółowo

CUDA Median Filter filtr medianowy wykorzystujący bibliotekę CUDA sprawozdanie z projektu

CUDA Median Filter filtr medianowy wykorzystujący bibliotekę CUDA sprawozdanie z projektu CUDA Median Filter filtr medianowy wykorzystujący bibliotekę CUDA sprawozdanie z projektu inż. Daniel Solarz Wydział Fizyki i Informatyki Stosowanej AGH 1. Cel projektu. Celem projektu było napisanie wtyczki

Bardziej szczegółowo

Zastosowania Robotów Mobilnych

Zastosowania Robotów Mobilnych Zastosowania Robotów Mobilnych Temat: Zapoznanie ze środowiskiem Microsoft Robotics Developer Studio na przykładzie prostych problemów nawigacji. 1) Wstęp: Microsoft Robotics Developer Studio jest popularnym

Bardziej szczegółowo

Analiza i przetwarzanie obrazo w

Analiza i przetwarzanie obrazo w Analiza i przetwarzanie obrazo w Temat projektu: Aplikacja na system ios rozpoznająca tekst Michał Opach 1. Cel projektu Celem projektu było stworzenie aplikacji mobilnej na system operacyjny ios, która

Bardziej szczegółowo

PRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA

PRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA Politechnika Poznańska Wydział Budowy Maszyn i Zarządzania PRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA Konstrukcja autonomicznego robota mobilnego Małgorzata Bartoszewicz Promotor: prof. dr hab. inż. A. Milecki Zakres

Bardziej szczegółowo

INSTRUKCJA INSTALACJI OPROGRAMOWANIA MICROSOFT LYNC 2010 ATTENDEE ORAZ KORZYTANIA Z WYKŁADÓW SYNCHRONICZNYCH

INSTRUKCJA INSTALACJI OPROGRAMOWANIA MICROSOFT LYNC 2010 ATTENDEE ORAZ KORZYTANIA Z WYKŁADÓW SYNCHRONICZNYCH INSTRUKCJA INSTALACJI OPROGRAMOWANIA MICROSOFT LYNC 2010 ATTENDEE ORAZ KORZYTANIA Z WYKŁADÓW SYNCHRONICZNYCH Wstęp Warunkiem uczestnictwa w wykładzie zdalnym jest zainstalowanie na komputerze ucznia uczestnika

Bardziej szczegółowo

Koło zainteresowań Teleinformatyk XXI wieku

Koło zainteresowań Teleinformatyk XXI wieku Koło zainteresowań Teleinformatyk XXI wieku PROJEKT 3 Temat: Aplikacja Interfejsu MS Kinect Imię i nazwisko ucznia: Kamil Kruszniewski Klasa: III TiA Numer z dziennika: 14 Suwałki, Kwiecień 2013 Strona

Bardziej szczegółowo

Warsztaty AVR. Instalacja i konfiguracja środowiska Eclipse dla mikrokontrolerów AVR. Dariusz Wika

Warsztaty AVR. Instalacja i konfiguracja środowiska Eclipse dla mikrokontrolerów AVR. Dariusz Wika Warsztaty AVR Instalacja i konfiguracja środowiska Eclipse dla mikrokontrolerów AVR Dariusz Wika 1.Krótki wstęp: Eclipse to rozbudowane środowisko programistyczne, które dzięki możliwości instalowania

Bardziej szczegółowo

Załącznik 1 instrukcje instalacji

Załącznik 1 instrukcje instalacji Załącznik 1 instrukcje instalacji W poniższym załączniku przedstawione zostaną instrukcje instalacji programów wykorzystanych w trakcie tworzenia aplikacji. Poniższa lista przedstawia spis zamieszczonych

Bardziej szczegółowo

Instalacja aplikacji

Instalacja aplikacji 1 Instalacja aplikacji SERTUM... 2 1.1 Pobranie programu z Internetu... 2 1.2 Instalacja programu... 2 1.3 Logowanie... 3 2 Instalacja aplikacji RaportNet... 4 2.1 Pobranie programu z Internetu... 4 2.2

Bardziej szczegółowo

Programowanie Urządzeń Mobilnych. Laboratorium nr 7, 8

Programowanie Urządzeń Mobilnych. Laboratorium nr 7, 8 Programowanie Urządzeń Mobilnych Laboratorium nr 7, 8 Android Temat 1 tworzenie i uruchamianie aplikacji z użyciem Android SDK Krzysztof Bruniecki 1 Wstęp Platforma Android jest opartym na Linuxie systemem

Bardziej szczegółowo

Automatyka i Robotyka studia stacjonarne drugiego stopnia

Automatyka i Robotyka studia stacjonarne drugiego stopnia #384 #380 dr inż. Mirosław Gajer Projekt i implementacja narzędzia do profilowania kodu natywnego przy wykorzystaniu narzędzi Android NDK (Project and implementation of tools for profiling native code

Bardziej szczegółowo

i ruchów użytkownika komputera za i pozycjonujący oczy cyberagenta internetowego na oczach i akcjach użytkownika Promotor: dr Adrian Horzyk

i ruchów użytkownika komputera za i pozycjonujący oczy cyberagenta internetowego na oczach i akcjach użytkownika Promotor: dr Adrian Horzyk System śledzenia oczu, twarzy i ruchów użytkownika komputera za pośrednictwem kamery internetowej i pozycjonujący oczy cyberagenta internetowego na oczach i akcjach użytkownika Mirosław ł Słysz Promotor:

Bardziej szczegółowo

Obrazowanie za pomocą soczewki

Obrazowanie za pomocą soczewki Marcin Bieda Obrazowanie za pomocą soczewki (Instrukcja obsługi) Aplikacja została zrealizowana w ramach projektu e-fizyka, współfinansowanym przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

Bardziej szczegółowo

Projekt Zaprogramować działanie robota w narzędziu USARSim

Projekt Zaprogramować działanie robota w narzędziu USARSim WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA Z SIEDZIBĄ W RZESZOWIE Inteligentne Systemy Autonomiczne Projekt Zaprogramować działanie robota w narzędziu USARSim Prowadzący: Wykonawca: Mgr Daniel Jachyra Paweł

Bardziej szczegółowo

Modele symulacyjne PyroSim/FDS z wykorzystaniem rysunków CAD

Modele symulacyjne PyroSim/FDS z wykorzystaniem rysunków CAD Modele symulacyjne PyroSim/FDS z wykorzystaniem rysunków CAD Wstęp Obecnie praktycznie każdy z projektów budowlanych, jak i instalacyjnych, jest tworzony z wykorzystaniem rysunków wspomaganych komputerowo.

Bardziej szczegółowo

Instrukcja obsługi. Karta video USB + program DVR-USB/8F. Dane techniczne oraz treść poniższej instrukcji mogą ulec zmianie bez uprzedzenia.

Instrukcja obsługi. Karta video USB + program DVR-USB/8F. Dane techniczne oraz treść poniższej instrukcji mogą ulec zmianie bez uprzedzenia. Instrukcja obsługi Karta video USB + program DVR-USB/8F Dane techniczne oraz treść poniższej instrukcji mogą ulec zmianie bez uprzedzenia. Spis treści 1. Wprowadzenie...3 1.1. Opis...3 1.2. Wymagania systemowe...5

Bardziej szczegółowo

Laboratorium Podstaw Robotyki I Ćwiczenie Khepera dwukołowy robot mobilny

Laboratorium Podstaw Robotyki I Ćwiczenie Khepera dwukołowy robot mobilny Laboratorium Podstaw Robotyki I Ćwiczenie Khepera dwukołowy robot mobilny 16 listopada 2006 1 Wstęp Robot Khepera to dwukołowy robot mobilny zaprojektowany do celów badawczych i edukacyjnych. Szczegółowe

Bardziej szczegółowo

BlackSys wyznaczamy standardy dla produktów CAR DVR!

BlackSys wyznaczamy standardy dla produktów CAR DVR! BlackSys wyznaczamy standardy dla produktów CAR DVR! Wideorejestratory BLACKSYS BLACKSYS wyznaczamy standard dla CAR DVR CAR DVR czarna skrzynka samochodu popularnie nazywana wideo-rejestratorem to coraz

Bardziej szczegółowo

Compact Open Remote Nao

Compact Open Remote Nao Damian Kluba Katarzyna Lasak Amadeusz Starzykiewicz Techniki obiektowe i komponentowe Compact Open Remote Nao CORN Podsumowanie projektu 1. Powstałe komponenty 1.1. Video Component 1.1.1. Elementy komponentu

Bardziej szczegółowo

Expo Composer. www.doittechnology.pl 1. Garncarska 5 70-377 Szczecin tel.: +48 91 404 09 24 e-mail: info@doittechnology.pl. Dokumentacja użytkownika

Expo Composer. www.doittechnology.pl 1. Garncarska 5 70-377 Szczecin tel.: +48 91 404 09 24 e-mail: info@doittechnology.pl. Dokumentacja użytkownika Expo Composer Dokumentacja użytkownika Wersja 1.0 www.doittechnology.pl 1 SPIS TREŚCI 1. O PROGRAMIE... 3 Wstęp... 3 Wymagania systemowe... 3 Licencjonowanie... 3 2. PIERWSZE KROKI Z Expo Composer... 4

Bardziej szczegółowo

Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych

Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych Algorytmy decyzyjne będące alternatywą dla sieci neuronowych Piotr Dalka Przykładowe algorytmy decyzyjne Sztuczne sieci neuronowe Algorytm k najbliższych sąsiadów Kaskada klasyfikatorów AdaBoost Naiwny

Bardziej szczegółowo

Android - wprowadzenie. Łukasz Przywarty 171018

Android - wprowadzenie. Łukasz Przywarty 171018 Android - wprowadzenie Łukasz Przywarty 171018 Ramowy plan prezentacji Czym jest Android: definicja, krótka historia. Architektura systemu. Architektura aplikacji. Właściwości systemu. Środowisko deweloperskie.

Bardziej szczegółowo

Raport z budowy robota Krzysio

Raport z budowy robota Krzysio Raport z budowy robota Krzysio Bartosz Kolasa Adrian Szymański Piotr Andrzejak Radosław Grymin Politechnika Wrocławska Wydział Elektroniki 14 marca 2011 Spis treści 1 Wprowadzenie 2 2 Konstrukcja 2 3 Zasilanie

Bardziej szczegółowo

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania Opis stanowiska laboratoryjnego do projektowania i weryfikacji algorytmów sterujących autonomicznych pojazdów

Bardziej szczegółowo

Instrukcja instalacji i obsługi oprogramowania OPTIVA VIEWER

Instrukcja instalacji i obsługi oprogramowania OPTIVA VIEWER Instrukcja instalacji i obsługi oprogramowania OPTIVA VIEWER Volta Sp. z o.o., ul. Jutrzenki 94, 02-230 Warszawa v. 1.0 tel. 22 572 90 20, fax. 22 572 90 30, www.volta.com.pl, volta@volta.com.pl Spis treści:

Bardziej szczegółowo

Zacznijmy więc pracę z repozytorium. Pierwsza konieczna rzecz do rozpoczęcia pracy z repozytorium, to zalogowanie się w serwisie:

Zacznijmy więc pracę z repozytorium. Pierwsza konieczna rzecz do rozpoczęcia pracy z repozytorium, to zalogowanie się w serwisie: Repozytorium służy do przechowywania plików powstających przy pracy nad projektami we w miarę usystematyzowany sposób. Sam mechanizm repozytorium jest zbliżony do działania systemu plików, czyli składa

Bardziej szczegółowo

Wstawianie filmu i odtwarzanie go automatycznie

Wstawianie filmu i odtwarzanie go automatycznie Wstawianie filmu (pliku wideo) w programie PowerPoint 2003 i wyświetlanie go na pełnym ekranie Ten artykuł dotyczy odtwarzania filmów (nazywanych także plikami wideo) i opisuje sposób wykonywania następujących

Bardziej szczegółowo

Program V-SIM tworzenie plików video z przebiegu symulacji

Program V-SIM tworzenie plików video z przebiegu symulacji Program V-SIM tworzenie plików video z przebiegu symulacji 1. Wprowadzenie Coraz częściej zdarza się, że zleceniodawca opinii prosi o dołączenie do opracowania pliku/ów Video z zarejestrowanym przebiegiem

Bardziej szczegółowo

WIZUALIZACJA I STEROWANIE ROBOTEM

WIZUALIZACJA I STEROWANIE ROBOTEM Maciej Wochal, Opiekun koła: Dr inż. Dawid Cekus Politechnika Częstochowska, Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki, Instytut Mechaniki i Podstaw Konstrukcji Maszyn, Koło Naukowe Komputerowego Projektowania

Bardziej szczegółowo

dokument DOK 02-05-12 wersja 1.0 www.arskam.com

dokument DOK 02-05-12 wersja 1.0 www.arskam.com ARS3-RA v.1.0 mikro kod sterownika 8 Linii I/O ze zdalną transmisją kanałem radiowym lub poprzez port UART. Kod przeznaczony dla sprzętu opartego o projekt referencyjny DOK 01-05-12. Opis programowania

Bardziej szczegółowo

Divar - Archive Player. Instrukcja obsługi

Divar - Archive Player. Instrukcja obsługi Divar - Archive Player PL Instrukcja obsługi Divar Odtwarzacz Instrukcja obsługi PL 1 Divar Digital Versatile Recorder Divar Odtwarzacz Instrukcja obsługi Spis treści Rozpoczęcie pracy........................................2

Bardziej szczegółowo

INSTRUKCJA KORZYSTANIA Z APLIKACJI

INSTRUKCJA KORZYSTANIA Z APLIKACJI INSTRUKCJA KORZYSTANIA Z APLIKACJI www.ebooki.nowaera.pl WSTĘP WYMAGANIA SYSTEMOWE REJESTRACJA LOGOWANIE AKTYWACJA E-BOOKA POBRANIE E-BOOKA NA URZĄDZENIE MOBILNE USUNIĘCIE E-BOOKA Z URZĄDZENIA MOBILNEGO

Bardziej szczegółowo

Programowanie w Javie

Programowanie w Javie Programowanie w Javie Andrzej Czajkowski Lista nr 0 Debugger w Javie Celem ćwiczenia jest poznanie podstawowych funkcji narzędzia debugera (odpluskwiacz) w środowisku Eclipse. Po ukończeniu ćwiczenia student

Bardziej szczegółowo

Dariusz Brzeziński. Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki

Dariusz Brzeziński. Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki Dariusz Brzeziński Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki Język programowania prosty bezpieczny zorientowany obiektowo wielowątkowy rozproszony przenaszalny interpretowany dynamiczny wydajny Platforma

Bardziej szczegółowo

WIDEOREJESTRATOR LX-400G Z SYSTEMEM ANDROID

WIDEOREJESTRATOR LX-400G Z SYSTEMEM ANDROID WIDEOREJESTRATOR LX-400G Z SYSTEMEM ANDROID INSTRUKCJAOBSŁUGI Strona 1 1.Opis techniczny urządzenia 1.1 Mikrofon 2.1 Przycisk wyciszenia dźwięku 3.1 Przycisk GPS 4.1 Przycisk zasilania 5.1 Przycisk kamery

Bardziej szczegółowo

D O K U M E N T A C J A

D O K U M E N T A C J A Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Tarnowie Instytut Politechniczny Informatyka Stosowana III r. D O K U M E N T A C J A Snake 3D Piotr Gębiś Paweł Gładysz Dokumentacja do projektu Snake 3D. W dokumencie

Bardziej szczegółowo

1. Wprowadzenie Programowanie mikrokontrolerów Sprzęt i oprogramowanie... 33

1. Wprowadzenie Programowanie mikrokontrolerów Sprzęt i oprogramowanie... 33 Spis treści 3 1. Wprowadzenie...11 1.1. Wstęp...12 1.2. Mikrokontrolery rodziny ARM...13 1.3. Architektura rdzenia ARM Cortex-M3...15 1.3.1. Najważniejsze cechy architektury Cortex-M3... 15 1.3.2. Rejestry

Bardziej szczegółowo

Vico-Marcus 5 Dual Instrukcja aktualizacji oprogramowania 2015 luty DUAL

Vico-Marcus 5 Dual Instrukcja aktualizacji oprogramowania 2015 luty DUAL Vico-Marcus 5 Dual Instrukcja aktualizacji oprogramowania 2015 luty DUAL Vico-Marcus 5 Dual v5.6g Instrukcja aktualizacji Zmiany: 1. Dodano nową funkcję: tryb parkingowy. Uwaga specjalna Należy pamiętać,

Bardziej szczegółowo

Wykrywanie twarzy na zdjęciach przy pomocy kaskad

Wykrywanie twarzy na zdjęciach przy pomocy kaskad Wykrywanie twarzy na zdjęciach przy pomocy kaskad Analiza i przetwarzanie obrazów Sebastian Lipnicki Informatyka Stosowana,WFIIS Spis treści 1. Wstęp... 3 2. Struktura i funkcjonalnośd... 4 3. Wyniki...

Bardziej szczegółowo

Systemy wbudowane. Paweł Pełczyński ppelczynski@swspiz.pl

Systemy wbudowane. Paweł Pełczyński ppelczynski@swspiz.pl Systemy wbudowane Paweł Pełczyński ppelczynski@swspiz.pl 1 Program przedmiotu Wprowadzenie definicja, zastosowania, projektowanie systemów wbudowanych Mikrokontrolery AVR Programowanie mikrokontrolerów

Bardziej szczegółowo

Video Recording Manager export Wizard Version 1.0. Instrukcja obsługi oprogramowania

Video Recording Manager export Wizard Version 1.0. Instrukcja obsługi oprogramowania Video Recording Manager export Wizard Version 1.0 pl Instrukcja obsługi oprogramowania Video Recording Manager export Wizard Spis treści pl 3 Spis treści 1 Wstęp 4 2 Ogólne informacje o systemie 4 3 Instalacja

Bardziej szczegółowo

Sieciowe Sterowanie Robotem Przemysłowym KUKA KR3 Sprzężonego z Systemem Wizyjnym oraz Systemem Rozpoznawania Mowy

Sieciowe Sterowanie Robotem Przemysłowym KUKA KR3 Sprzężonego z Systemem Wizyjnym oraz Systemem Rozpoznawania Mowy Sieciowe Sterowanie Robotem Przemysłowym KUKA KR3 Sprzężonego z Systemem Wizyjnym oraz Systemem Rozpoznawania Mowy Jakub Machnik, Michał Grycman, Mateusz Konieczny Politechnika Śląska, Gliwice, Polska

Bardziej szczegółowo

Załącznik 1 instrukcje instalacji

Załącznik 1 instrukcje instalacji Załącznik 1 instrukcje instalacji W poniższym załączniku przedstawione zostaną instrukcje instalacji programów wykorzystanych w trakcie tworzenia aplikacji. Poniższa lista przedstawia spis zamieszczonych

Bardziej szczegółowo

P R Z E T W A R Z A N I E S Y G N A Ł Ó W B I O M E T R Y C Z N Y C H

P R Z E T W A R Z A N I E S Y G N A Ł Ó W B I O M E T R Y C Z N Y C H W O J S K O W A A K A D E M I A T E C H N I C Z N A W Y D Z I A Ł E L E K T R O N I K I Drukować dwustronnie P R Z E T W A R Z A N I E S Y G N A Ł Ó W B I O M E T R Y C Z N Y C H Grupa... Data wykonania

Bardziej szczegółowo

Analogowy sterownik silnika krokowego oparty na układzie avt 1314

Analogowy sterownik silnika krokowego oparty na układzie avt 1314 Katedra Energoelektroniki i Automatyki Systemów Przetwarzania Energii 51 Konferencja Studenckich Kół Naukowych Bartłomiej Dąbek Adrian Durak - Elektrotechnika 3 rok - Elektrotechnika 3 rok Analogowy sterownik

Bardziej szczegółowo

1 Wstęp teoretyczny. Temat: Obcinanie odcinków do prostokąta. Grafika komputerowa 2D. Instrukcja laboratoryjna Prostokąt obcinający

1 Wstęp teoretyczny. Temat: Obcinanie odcinków do prostokąta. Grafika komputerowa 2D. Instrukcja laboratoryjna Prostokąt obcinający Instrukcja laboratoryjna 3 Grafika komputerowa 2D Temat: Obcinanie odcinków do prostokąta Przygotował: dr inż. Grzegorz Łukawski, mgr inż. Maciej Lasota, mgr inż. Tomasz Michno 1 Wstęp teoretyczny 1.1

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do biblioteki klas C++

Wprowadzenie do biblioteki klas C++ Instrukcja laboratoryjna nr 7 Programowanie w języku C 2 (C++ poziom zaawansowany) Wprowadzenie do biblioteki klas C++ WxWidgets mgr inż. Lasota Maciej dr inż. Kaczmarek Tomasz dr inż. Wilk-Jakubowski

Bardziej szczegółowo

IBM SPSS Statistics - Essentials for R: Instrukcje instalacji dla Windows

IBM SPSS Statistics - Essentials for R: Instrukcje instalacji dla Windows IBM SPSS Statistics - ssentials for R: Instrukcje instalacji dla Windows Przedstawione poniżej instrukcje dotyczą instalowania IBM SPSS Statistics - ssentials for R w systemach operacyjnych Windows. Przegląd

Bardziej szczegółowo

Politechnika Wrocławska

Politechnika Wrocławska Politechnika Wrocławska Instytut Cybernetyki Technicznej Wizualizacja Danych Sensorycznych Projekt Kompas Elektroniczny Prowadzący: dr inż. Bogdan Kreczmer Wykonali: Tomasz Salamon Paweł Chojnowski Wrocław,

Bardziej szczegółowo

Uwaga! Upadek! Opis zadania konkursowego

Uwaga! Upadek! Opis zadania konkursowego Uwaga! Upadek! Opis zadania konkursowego Zadanie Opracowanie algorytmu automatycznie rozpoznającego upadek osoby na nagraniu wideo i wdrożenie stworzonego rozwiązania jako usługi na superkomputerowej platformie

Bardziej szczegółowo

OpenOfficePL. Zestaw szablonów magazynowych. Instrukcja obsługi

OpenOfficePL. Zestaw szablonów magazynowych. Instrukcja obsługi OpenOfficePL Zestaw szablonów magazynowych Instrukcja obsługi Spis treści : 1. Informacje ogólne 2. Instalacja zestawu a) konfiguracja połączenia z bazą danych b) import danych z poprzedniej wersji faktur

Bardziej szczegółowo

Vico-Marcus 4. Instrukcja aktualizacji oprogramowania 2014 Grudzień. EXTREME HD 2304 x 1296 ULTRA HIGH DYNAMIC RANGE

Vico-Marcus 4. Instrukcja aktualizacji oprogramowania 2014 Grudzień. EXTREME HD 2304 x 1296 ULTRA HIGH DYNAMIC RANGE Vico-Marcus 4 EXTREME HD 2304 x 1296 ULTRA HIGH DYNAMIC RANGE Instrukcja aktualizacji oprogramowania 2014 Grudzień Vico-Marcus 4 v4.7g Instrukcja aktualizacji Zmiany: 1.Poprawa wydajności LDWS oraz FCWS

Bardziej szczegółowo

ADVANCE ELECTRONIC. Instrukcja obsługi aplikacji. Modbus konfigurator. Modbus konfigurator. wersja 1.1

ADVANCE ELECTRONIC. Instrukcja obsługi aplikacji. Modbus konfigurator. Modbus konfigurator. wersja 1.1 Instrukcja obsługi aplikacji 1 1./ instalacja aplikacji. Aplikacja służy do zarządzania, konfigurowania i testowania modułów firmy Advance Electronic wyposażonych w RS485 pracujących w trybie half-duplex.

Bardziej szczegółowo

która metoda jest najlepsza

która metoda jest najlepsza która metoda jest najlepsza dr inż. Marek Żabka Instytut Matematyki Wydział Matematyki Stosowanej Politechnika Śląska 20 września 2012r Nowa metoda tworzenia grafiki na stronie internetowej: element,,canvas

Bardziej szczegółowo

Zdjęcia i opis stanowisk laboratoryjnych wykorzystywanych w ramach projektu

Zdjęcia i opis stanowisk laboratoryjnych wykorzystywanych w ramach projektu Zdjęcia i opis stanowisk laboratoryjnych wykorzystywanych w ramach projektu Koło zainteresowań Teleinformatyk XXI wieku strona 1 Wprowadzenie Podczas zajęć koła zainteresowań Teleinformatyk XXI wieku uczniowie

Bardziej szczegółowo

Specjalne funkcje programu SigmaNEST do obsługi przecinarek laserowych

Specjalne funkcje programu SigmaNEST do obsługi przecinarek laserowych Specjalne funkcje programu SigmaNEST do obsługi przecinarek laserowych Wstęp Cięcie laserem jest stosunkowo nową technologią, która pozwala na uzyskanie bardzo dobrej jakości krawędzi blachy, w połączeniu

Bardziej szczegółowo

SYSTEMY OPERACYJNE I SIECI KOMPUTEROWE

SYSTEMY OPERACYJNE I SIECI KOMPUTEROWE SYSTEMY OPERACYJNE I SIECI KOMPUTEROWE WINDOWS 1 SO i SK/WIN 006 Wydajność systemu 2 SO i SK/WIN Najprostszym sposobem na poprawienie wydajności systemu, jeżeli dysponujemy zbyt małą ilością pamięci RAM

Bardziej szczegółowo

Adobe InDesign lab.1 Jacek Wiślicki, Paweł Kośla. Spis treści: 1 Podstawy pracy z aplikacją Układ strony... 2.

Adobe InDesign lab.1 Jacek Wiślicki, Paweł Kośla. Spis treści: 1 Podstawy pracy z aplikacją Układ strony... 2. Spis treści: 1 Podstawy pracy z aplikacją... 2 1.1 Układ strony... 2 strona 1 z 7 1 Podstawy pracy z aplikacją InDesign jest następcą starzejącego się PageMakera. Pod wieloma względami jest do niego bardzo

Bardziej szczegółowo

System zarządzający grami programistycznymi Meridius

System zarządzający grami programistycznymi Meridius System zarządzający grami programistycznymi Meridius Instytut Informatyki, Uniwersytet Wrocławski 20 września 2011 Promotor: prof. Krzysztof Loryś Gry komputerowe a programistyczne Gry komputerowe Z punktu

Bardziej szczegółowo

Czym jest Java? Rozumiana jako środowisko do uruchamiania programów Platforma software owa

Czym jest Java? Rozumiana jako środowisko do uruchamiania programów Platforma software owa 1 Java Wprowadzenie 2 Czym jest Java? Język programowania prosty zorientowany obiektowo rozproszony interpretowany wydajny Platforma bezpieczny wielowątkowy przenaszalny dynamiczny Rozumiana jako środowisko

Bardziej szczegółowo

KAMERA WANDAL V-CAM 430 (600TVL 3,6mm 0,01lxIR20)

KAMERA WANDAL V-CAM 430 (600TVL 3,6mm 0,01lxIR20) KAMERA WANDAL V-CAM 430 (600TVL 3,6mm 0,01lxIR20) Kamera wandaloodporna v-cam 430 M10754 wyposażona jest w bardzo dobry przetwornik 1/3" Super HAD CCD II, który charakteryzuje wysoka rozdzielczość 600

Bardziej szczegółowo

OpenAI Gym. Adam Szczepaniak, Kamil Walkowiak

OpenAI Gym. Adam Szczepaniak, Kamil Walkowiak OpenAI Gym Adam Szczepaniak, Kamil Walkowiak Plan prezentacji Programowanie agentowe Uczenie przez wzmacnianie i problemy związane z rozwojem algorytmów Charakterystyka OpenAI Gym Biblioteka gym Podsumowanie

Bardziej szczegółowo

Analiza i przetwarzanie obrazów

Analiza i przetwarzanie obrazów Analiza i przetwarzanie obrazów Temat projektu: Aplikacja na system Android wyodrębniająca litery(znaki) z tekstu Marcin Nycz 1. Wstęp Tematem projektu była aplikacja na system Android do wyodrębniania

Bardziej szczegółowo

KGGiBM GRAFIKA INŻYNIERSKA Rok III, sem. VI, sem IV SN WILiŚ Rok akademicki 2011/2012

KGGiBM GRAFIKA INŻYNIERSKA Rok III, sem. VI, sem IV SN WILiŚ Rok akademicki 2011/2012 Rysowanie precyzyjne 7 W ćwiczeniu tym pokazane zostaną wybrane techniki bardzo dokładnego rysowania obiektów w programie AutoCAD 2012, między innymi wykorzystanie punktów charakterystycznych. Narysować

Bardziej szczegółowo

Gra na telefon komórkowy

Gra na telefon komórkowy Ćwiczenie 6 Systemy wbudowane - laboratorium Gra na telefon komórkowy I. Cele ćwiczenia W ramach tego ćwiczenia należy: 1) Przygotować sobie środowisko do pisania programów w Java ME. a. Najprostszym sposobem

Bardziej szczegółowo

INSTRUKCJA instalacja landxpert v11

INSTRUKCJA instalacja landxpert v11 Wymagania minimalne do wersji 11: Microsoft Windows 7 32 lub 64-bit Enterprise, Ultimate, Professional lub Home Premium (porównaj wersje Windows 7); Microsoft Windows Vista Enterprise, Business, Ultimate

Bardziej szczegółowo

MIGRATE OS TO SSD. Przewodnik

MIGRATE OS TO SSD. Przewodnik MIGRATE OS TO SSD Przewodnik Koncepcja produktu Główni odbiorcy Migrate OS to SSD to podręczne rozwiązanie do transferu systemów opartych na Windows na inny dysk, nawet o mniejszej pojemności. Rozwiązanie

Bardziej szczegółowo

Zawartość. Wstęp. Moduł Rozbiórki. Wstęp Instalacja Konfiguracja Uruchomienie i praca z raportem... 6

Zawartość. Wstęp. Moduł Rozbiórki. Wstęp Instalacja Konfiguracja Uruchomienie i praca z raportem... 6 Zawartość Wstęp... 1 Instalacja... 2 Konfiguracja... 2 Uruchomienie i praca z raportem... 6 Wstęp Rozwiązanie przygotowane z myślą o użytkownikach którzy potrzebują narzędzie do podziału, rozkładu, rozbiórki

Bardziej szczegółowo

1. Wstęp Pierwsze uruchomienie Przygotowanie kompozycji Wybór kompozycji Edycja kompozycji...

1. Wstęp Pierwsze uruchomienie Przygotowanie kompozycji Wybór kompozycji Edycja kompozycji... Spis treści 1. Wstęp... 3 2. Pierwsze uruchomienie... 3 3. Przygotowanie kompozycji... 4 3.1. Wybór kompozycji... 4 3.2. Edycja kompozycji... 5 3.2.1. Dodawanie pliku Flash przygotowanie plików Flash...

Bardziej szczegółowo

ANDROID CMS dla urządzeń z systemem Android instrukcja użytkownika

ANDROID CMS dla urządzeń z systemem Android instrukcja użytkownika ANDROID CMS dla urządzeń z systemem Android instrukcja użytkownika Instrukcja użytkownika wersja 1.0 (Styczeń 2012) Instrukcja dla programu w wersji 3.0.9 1 Spis treści 1 WSTĘP... 3 1.1 Opis systemu...

Bardziej szczegółowo

Obługa czujników do robota śledzącego linie. Michał Wendland 171628 15 czerwca 2011

Obługa czujników do robota śledzącego linie. Michał Wendland 171628 15 czerwca 2011 Obługa czujników do robota śledzącego linie. Michał Wendland 171628 15 czerwca 2011 1 Spis treści 1 Charakterystyka projektu. 3 2 Schematy układów elektronicznych. 3 2.1 Moduł czujników.................................

Bardziej szczegółowo

Praca dyplomowa. Program do monitorowania i diagnostyki działania sieci CAN. Temat pracy: Temat Gdańsk Autor: Łukasz Olejarz

Praca dyplomowa. Program do monitorowania i diagnostyki działania sieci CAN. Temat pracy: Temat Gdańsk Autor: Łukasz Olejarz Temat Gdańsk 30.06.2006 1 Praca dyplomowa Temat pracy: Program do monitorowania i diagnostyki działania sieci CAN. Autor: Łukasz Olejarz Opiekun: dr inż. M. Porzeziński Recenzent: dr inż. J. Zawalich Gdańsk

Bardziej szczegółowo

opracował Adam Nowiński

opracował Adam Nowiński opracował Adam Nowiński Projekt Glass, czyli? projekt rozwijany przez firmę Google mający na celu stworzenie okularów rozszerzonej rzeczywistości. Okulary te mają docelowo mieć funkcje standardowego smartfona,

Bardziej szczegółowo

Voicer. SPIKON Aplikacja Voicer V100

Voicer. SPIKON Aplikacja Voicer V100 Voicer SPIKON Aplikacja Voicer V100 SPIKON Voicer Aplikacja Voicer w platformie SPIKON dedykowana jest przede wszystkim konsultantom kampanii wirtualnego Call Center. Dając łatwy dostęp do najważniejszych

Bardziej szczegółowo

Java jako język programowania

Java jako język programowania Java jako język programowania Interpretowany programy wykonują się na wirtualnej maszynie (JVM Java Virtual Machine) Składnia oparta o język C++ W pełni zorientowany obiektowo (wszystko jest obiektem)

Bardziej szczegółowo

Wyświetlanie informacji o stanie połączeń

Wyświetlanie informacji o stanie połączeń Wyświetlanie informacji o stanie połączeń Istnieje możliwość sprawdzenia informacji o stanie połączeń pomiędzy tym urządzeniem a pojazdem. Połączenia te obejmują również te powiązane z danymi GPS oraz

Bardziej szczegółowo

Widżety KIWIPortal. tworzenie umieszczanie na stronach internetowych opcje zaawansowane. Autor: Damian Rebuś Data: 29.06.2015 Wersja: 1.

Widżety KIWIPortal. tworzenie umieszczanie na stronach internetowych opcje zaawansowane. Autor: Damian Rebuś Data: 29.06.2015 Wersja: 1. Widżety KIWIPortal tworzenie umieszczanie na stronach internetowych opcje zaawansowane Autor: Damian Rebuś Data: 29.06.2015 Wersja: 1.3 Strona 1 z 17 1 SPIS TREŚCI 2 Metody osadzania widżetów... 3 2.1

Bardziej szczegółowo

ICD Wprowadzenie. Wprowadzenie. Czym jest In-Circuit Debugger? 2. O poradniku 3. Gdzie szukać dodatkowych informacji? 4

ICD Wprowadzenie. Wprowadzenie. Czym jest In-Circuit Debugger? 2. O poradniku 3. Gdzie szukać dodatkowych informacji? 4 ICD 2 Czym jest In-Circuit Debugger? 2 O poradniku 3 Gdzie szukać dodatkowych informacji? 4 ICD 1 ICD 25.08.2009 Czym jest In-Circuit Debugger? Większość procesorów dostarcza systemów debugowania (ang.

Bardziej szczegółowo

OpenGL Embedded Systems

OpenGL Embedded Systems OpenGL Embedded Systems Instrukcja instalacji niezbędnego oprogramowania Czym jest OpenGL ES? To podzbiór biblioteki OpenGL zaprojektowany dla urządzeo mobilnych (telefony komórkowe, konsole do gier).

Bardziej szczegółowo

Poszukiwanie formy. 1) Dopuszczalne przemieszczenie pionowe dla kombinacji SGU Ciężar własny + L1 wynosi 40mm (1/500 rozpiętości)

Poszukiwanie formy. 1) Dopuszczalne przemieszczenie pionowe dla kombinacji SGU Ciężar własny + L1 wynosi 40mm (1/500 rozpiętości) Poszukiwanie formy Jednym z elementów procesu optymalizacji konstrukcji może być znalezienie optymalnej formy bryły, takiej, by zostały spełnione wymagane założenia projektowe. Oczywiście są sytuacje,

Bardziej szczegółowo

Animowana grafika 3D. Opracowanie: J. Kęsik.

Animowana grafika 3D. Opracowanie: J. Kęsik. Animowana grafika 3D Opracowanie: J. Kęsik kesik@cs.pollub.pl Rzutowanie Równoległe Perspektywiczne Rzutowanie równoległe Rzutowanie równoległe jest powszechnie używane w rysunku technicznym - umożliwienie

Bardziej szczegółowo

Dokument Detaliczny Projektu

Dokument Detaliczny Projektu Dokument Detaliczny Projektu Dla Biblioteki miejskiej Wersja 1.0 Streszczenie Niniejszy dokument detaliczny projektu(ddp) przedstawia szczegóły pracy zespołu projektowego, nad stworzeniem aplikacji bazodanowej

Bardziej szczegółowo

SIMSON. Raport. Robot moblilny klasy Line follower. Łukasz Kaźmierczak. Dawid Kwaśnik. Małgorzata Lewandowska. Wrocław, r.

SIMSON. Raport. Robot moblilny klasy Line follower. Łukasz Kaźmierczak. Dawid Kwaśnik. Małgorzata Lewandowska. Wrocław, r. SIMSON Robot moblilny klasy Line follower Raport Łukasz Kaźmierczak Dawid Kwaśnik Małgorzata Lewandowska Wrocław, 06.03.2011 r. Spis treści 1. Wstęp...3 2. Założenia...3 3. Spis najważniejszych elementów...3

Bardziej szczegółowo

WPROWADZENIE DO JĘZYKA JAVA

WPROWADZENIE DO JĘZYKA JAVA WPROWADZENIE DO JĘZYKA JAVA programowanie obiektowe KRÓTKA HISTORIA JĘZYKA JAVA KRÓTKA HISTORIA JĘZYKA JAVA 1991 - narodziny języka java. Pierwsza nazwa Oak (dąb). KRÓTKA HISTORIA JĘZYKA JAVA 1991 - narodziny

Bardziej szczegółowo

ROBOT PRZEMYSŁOWY W DOJU KRÓW

ROBOT PRZEMYSŁOWY W DOJU KRÓW Problemy Inżynierii Rolniczej nr 4/2009 Henryk Juszka, Tomasz Kapłon, Marcin Tomasik, Krystian Góra Katedra Energetyki i Automatyzacji Procesów Rolniczych Uniwersytet Rolniczy im. H. Kołłątaja w Krakowie

Bardziej szczegółowo

Dokumentacja projektu QUAIKE Architektura oprogramowania

Dokumentacja projektu QUAIKE Architektura oprogramowania Licencjacka Pracownia Oprogramowania Instytut Informatyki Uniwersytetu Wrocławskiego Jakub Kowalski, Andrzej Pilarczyk, Marek Kembrowski, Bartłomiej Gałkowski Dokumentacja projektu QUAIKE Architektura

Bardziej szczegółowo

Oprogramowanie. DMS Lite. Podstawowa instrukcja obsługi

Oprogramowanie. DMS Lite. Podstawowa instrukcja obsługi Oprogramowanie DMS Lite Podstawowa instrukcja obsługi 1 Spis treści 1. Informacje wstępne 3 2. Wymagania sprzętowe/systemowe 4 3. Instalacja 5 4. Uruchomienie 6 5. Podstawowa konfiguracja 7 6. Wyświetlanie

Bardziej szczegółowo

Opis postępowania przy eksportowaniu geometrii z systemu Unigraphics NX do pakietu PANUKL (ver. A)

Opis postępowania przy eksportowaniu geometrii z systemu Unigraphics NX do pakietu PANUKL (ver. A) 1 Opis postępowania przy eksportowaniu geometrii z systemu Unigraphics NX do pakietu PANUKL (ver. A) Przedstawiony poniżej schemat przygotowania geometrii w systemie Unigraphics NX na potrzeby programu

Bardziej szczegółowo

Testowanie I. Celem zajęć jest zapoznanie studentów z podstawami testowania ze szczególnym uwzględnieniem testowania jednostkowego.

Testowanie I. Celem zajęć jest zapoznanie studentów z podstawami testowania ze szczególnym uwzględnieniem testowania jednostkowego. Testowanie I Cel zajęć Celem zajęć jest zapoznanie studentów z podstawami testowania ze szczególnym uwzględnieniem testowania jednostkowego. Testowanie oprogramowania Testowanie to proces słyżący do oceny

Bardziej szczegółowo

WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI I AUTOMATYKI KATEDRA AUTOMATYKI. Robot do pokrycia powierzchni terenu

WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI I AUTOMATYKI KATEDRA AUTOMATYKI. Robot do pokrycia powierzchni terenu WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI I AUTOMATYKI KATEDRA AUTOMATYKI Robot do pokrycia powierzchni terenu Zadania robota Zadanie całkowitego pokrycia powierzchni na podstawie danych sensorycznych Zadanie unikania przeszkód

Bardziej szczegółowo

PRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA

PRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA KATEDRA WYTRZYMAŁOSCI MATERIAŁÓW I METOD KOMPUTEROWYCH MACHANIKI PRACA DYPLOMOWA MAGISTERSKA Analiza kinematyki robota mobilnego z wykorzystaniem MSC.VisualNastran PROMOTOR Prof. dr hab. inż. Tadeusz Burczyński

Bardziej szczegółowo

Dokumentacja aplikacji Szachy online

Dokumentacja aplikacji Szachy online Projekt z przedmiotu Technologie Internetowe Autorzy: Jakub Białas i Jarosław Tyma grupa II, Automatyka i Robotyka sem. V, Politechnika Śląska Przedmiot projektu: Aplikacja internetowa w języku Java Dokumentacja

Bardziej szczegółowo

Tworzenie natywnych aplikacji na urządzenia mobilne - PhoneGap Tomasz Margalski

Tworzenie natywnych aplikacji na urządzenia mobilne - PhoneGap Tomasz Margalski Tworzenie natywnych aplikacji na urządzenia mobilne - PhoneGap Tomasz Margalski Agenda Dlaczego PhoneGap i co to jest? Możliwości PhoneGap Jak pisać aplikacje z PhoneGap? Konfiguracja i przykład aplikacji

Bardziej szczegółowo

OPTIMA PC v2.2.1. Program konfiguracyjny dla cyfrowych paneli domofonowy serii OPTIMA 255 2011 ELFON. Instrukcja obsługi. Rev 1

OPTIMA PC v2.2.1. Program konfiguracyjny dla cyfrowych paneli domofonowy serii OPTIMA 255 2011 ELFON. Instrukcja obsługi. Rev 1 OPTIMA PC v2.2.1 Program konfiguracyjny dla cyfrowych paneli domofonowy serii OPTIMA 255 Instrukcja obsługi Rev 1 2011 ELFON Wprowadzenie OPTIMA PC jest programem, który w wygodny sposób umożliwia konfigurację

Bardziej szczegółowo

Po otrzymaniu maila zapraszającego do udziału w korzystaniu z aplikacji ProfiAuto Usługi dla Serwisu, należy użyć przycisku Aktywuj aplikację.

Po otrzymaniu maila zapraszającego do udziału w korzystaniu z aplikacji ProfiAuto Usługi dla Serwisu, należy użyć przycisku Aktywuj aplikację. Po otrzymaniu maila zapraszającego do udziału w korzystaniu z aplikacji ProfiAuto Usługi dla Serwisu, należy użyć przycisku Aktywuj aplikację. Następnie należy podać adres e-mail, który posłuży później

Bardziej szczegółowo

SPOSOBY POMIARU KĄTÓW W PROGRAMIE AutoCAD

SPOSOBY POMIARU KĄTÓW W PROGRAMIE AutoCAD Dr inż. Jacek WARCHULSKI Dr inż. Marcin WARCHULSKI Mgr inż. Witold BUŻANTOWICZ Wojskowa Akademia Techniczna SPOSOBY POMIARU KĄTÓW W PROGRAMIE AutoCAD Streszczenie: W referacie przedstawiono możliwości

Bardziej szczegółowo

Pierwsze kroki. Algorytmy, niektóre zasady programowania, kompilacja, pierwszy program i jego struktura

Pierwsze kroki. Algorytmy, niektóre zasady programowania, kompilacja, pierwszy program i jego struktura Materiał pomocniczy do kursu Podstawy programowania Autor: Grzegorz Góralski ggoralski.com Pierwsze kroki Algorytmy, niektóre zasady programowania, kompilacja, pierwszy program i jego struktura Co znaczy

Bardziej szczegółowo

Instrukcja instalacji PS Bonus Pack do IBM SPSS Statistics 20 w systemie operacyjnym Windows

Instrukcja instalacji PS Bonus Pack do IBM SPSS Statistics 20 w systemie operacyjnym Windows Instrukcja instalacji PS Bonus Pack do IBM SPSS Statistics 20 w systemie operacyjnym Windows Instalacja PS Bonus Pack Przed przystąpieniem do instalacji PS Bonus Pack należy wcześniej zainstalować program

Bardziej szczegółowo

gdmss Lite Android DVR Mobile Client Instrukcja obsługi oprogramowania

gdmss Lite Android DVR Mobile Client Instrukcja obsługi oprogramowania gdmss Lite Android DVR Mobile Client Instrukcja obsługi oprogramowania Tylko na telefony z systemem Android Spis treści 1 INFORMACJE OGÓLNE... 3 1.1 Wprowadzenie...3 1.2 Funkcje...3 1.3 Obsługiwane wersje

Bardziej szczegółowo