On the Collaboration of an Automatic Path-Planner and a Human User for Path-Finding in Virtual Industrial Scenes

This paper describes a global interactive framework enabling an automatic path-planner and a user to collaborate for finding a path in cluttered virtual environments. First, a collaborative architecture including the user and the planner is described. Then, for real time purpose, a motion planner divided into different steps is presented. First, a preliminary workspace discretization is done without time limitations at the beginning of the simulation. Then, using these pre-computed data, a second algorithm finds a collision free path in real time. Once the path is found, an haptic artificial guidance on the path is provided to the user. The user can then influence the planner by not following the path and automatically order a new path research. The performances are measured on tests based on assembly simulation in CAD scenes

Інтелектуальна система перетворення чорно-білого зображення

У роботі розглянуто проблему в області автоматизованого перетворення чорно-былого зображення, показано основні особливості існуючих рішень та додатків, їх переваги та недоліки. Для обробки зображення була розроблена нейронна мережа кольоризації, також був розроблений модуль покращення якості зображення. Дана система надає користувачу гнучкі можливості вибору алгоритмів з якими він бажає працювати. Визначено завдання для системи перетворення чорно-білого зображення за допомогою нейронної мережі та відібрано нейронну мережу та спосіб навчання, які найбільш підходять для даної задачі. Описано структуру системи та проведено експерименти ефективності її роботи. Ключові слова: нейронна мережа, машинне навчання, інтелектуальна система, кольоризація, чорно-біле зображення. Розмір пояснювальної записки – 80 аркушів, містить 22 ілюстрації, 24 таблиць, 5 додатків.The paper deals with the problem of automated conversion of black and former image, shows the main features of existing solutions and applications, their advantages and disadvantages. A neural network of colorization was developed for image processing and a module for improving image quality was also developed. This system gives the user the flexibility to choose which algorithms he wants to work with. The tasks for the system of transformation of black and white image by means of neural network are determined and the neural network and the method of training that are most suitable for this task are selected. The structure of the system is described and experiments of its work efficiency are conducted. The size of the explanatory note - 80 sheets, contains 22 illustrations, 24 tables, 5 appendices