Như mục đích trên hết mà nhóm đã định hướng, đó là sử dụng những kiến thức, những nền tảng đã có để có thể xây dựng một bản đồ 3D cho hệ thống robot tự động, có thể tránh các vật thể cản trở một cách tốt nhất, đi lại như một người bình thường,
Ngoài ra, từ nền tảng này chúng ta có thể quét vật thể để phục hồi lại ảnh 3D, tạo thành dữ liệu đầu vào cho máy in 3D ngày một phát triển.
43
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Radu Bogdan Rusu, “Sematic 3D Object Maps for Everyday Manipulation in Human
Living Environments”, PhD Dissertation Technische Universitat Munchen.
[2] Andreas Nuechter, “3D Robotic Mapping, Springer Tracts in Advanced Robotics”,
volume 52, Springer Berlin/ Heidelberg, 2009
[3] Microsoft. Kinect for XBox 360 - Xbox.com. Dec-2013, Website: http://www.xbox.com/en-GB/kinect.
[4] Silvio Filipe, Luis A.Alexandre, “A Comparative Evaluation of 3D Keypoint
Detectors in RGB-D Object Dataset, 9th International Conference on Com-puter Vision Theory and Applications” Poturgal, January 2014.
[5] Bas des Bouvrie, '' Improving RGBD Indoor Mapping with IMU data'', Delft
University of Technology, Master’s Thesis in Embedded Systems, 2012
[6] Shahram Izadi, David Kim, Otmar Hilliges, ''KinectFusion: Real-time 3D
Reconstruction and Interaction Using a Moving Depth Camera'', ACM Symposium on User Interface Software and Technology, October 16-19/ 2011.
[7]Jamie Shotton, Steve Hodges, 'Pioneer 3 mobile robot operation manual', 2007.
[8] Openni, Dec-2013, Website: http://www.openni.org/.
[9] Peter Henry, Michael Krainin, Evan Herbst, Xiaofeng Ren, Dieter Fox, '' RGB-D
mapping: Using Kinect-style depth cameras for dense 3D modeling of indoor environments'', The International Journal of Robotics Research, 5-April- 2012.
[10] Jason M. O’Kane, “A Gentle Introduction to ROS”, http://www.cse.sc.edu/~jokane