Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
20
Poziom I
Status:
Autorzy: Lysenko Vitaliy P., Bolbot Igor M., Lendiel Taras I., Nakonechna Kateryna V., Kovalskiy Viktor P., Rysynets Natalia, Gromaszek Konrad, Amirgaliyev Yedilkhan, Nurseitova Karlygash
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Strony: 80 - 89
Web of Science® Times Cited: 2
Scopus® Cytowania: 9
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: TAK
Nazwa konferencji: Summer XLVIII-th IEEE-SPIE Joint Symposium on Photonics, Web Engineering, Electronics for Astronomy and High Energy Physics Experiments
Skrócona nazwa konferencji: XLVIII SPIE-IEEE-PSP 2021
URL serii konferencji: LINK
Termin konferencji: 30 sierpnia 2021 do 2 września 2021
Miasto konferencji: Wilga
Państwo konferencji: POLSKA
Publikacja OA: NIE
Abstrakty: angielski
A mobile robot has been developed to monitor the state of the atmosphere and phyto-condition in protected ground facilities to form control strategies that maximize production profits. The free and open ROS (Robot Operating System) software shell was used as a basis for building a mobile robot information system. The paper considers a non-contact method of assessing the condition of plants (formation of the number of flowers in the inflorescence, the number of fruits per branch, average weight and ripeness of the fruit, fruit weight gain) using wavelet analysis, during which each image obtained with a video camera located on a mobile robot, decomposes into wave functions. The training on the accumulation of experience of trial and error of the route by the robot was conducted and it was determined that with the accumulation of experience the number of unsuccessful attempts and time of the route decreases, while the number of received incentives increases.