Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Precise pattern localization in sparse data

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23220%2F21%3A43963038" target="_blank" >RIV/49777513:23220/21:43963038 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Precise pattern localization in sparse data

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Localization tasks are very common in the robotics field. In our minirobotics project, we work on non-visual methods of precise robot localization. The robot position is easy to find with sensor spacing precision, but it gets more complicated in finer resolutions. In this paper we present multiple approaches which we tested. The final method with the best overall results is based on the sum of magnetic dipoles model. This model is first optimized to respect the scanned magnetic field around our minirobot and then is used for localization. Today, the precision of the method is five times higher than the sensor spacing.

  • Název v anglickém jazyce

    Precise pattern localization in sparse data

  • Popis výsledku anglicky

    Localization tasks are very common in the robotics field. In our minirobotics project, we work on non-visual methods of precise robot localization. The robot position is easy to find with sensor spacing precision, but it gets more complicated in finer resolutions. In this paper we present multiple approaches which we tested. The final method with the best overall results is based on the sum of magnetic dipoles model. This model is first optimized to respect the scanned magnetic field around our minirobot and then is used for localization. Today, the precision of the method is five times higher than the sensor spacing.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20201 - Electrical and electronic engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2021

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů