Projekty finansowane przez NCN


Dane kierownika projektu i jednostki realizującej

Szczegółowe informacje o projekcie i konkursie

Słowa kluczowe

Aparatura

Wyczyść formularz

Nowa metoda fuzji danych ilościowych i jakościowych wykorzystująca optymalizację grafu ograniczeń w problemie jednoczesnej lokalizacji i budowy mapy

2015/17/N/ST6/01228

Słowa kluczowe:

fuzja danych optymalizacja w podejściu grafowym jednoczesna lokalizacja i budowanie mapy robotyka

Deskryptory:

  • ST6_7: Sztuczna inteligencja, systemy inteligentne i wieloagentowe
  • ST7_10: Robotyka

Panel:

ST6 - Informatyka i technologie informacyjne: technologie i systemy informacyjne, informatyka, obliczenia naukowe, systemy inteligentne

Jednostka realizująca:

Politechnika Poznańska, Wydział Elektryczny

woj. wielkopolskie

Inne projekty tej jednostki 

Kierownik projektu (z jednostki realizującej):

Michał Nowicki 

Liczba wykonawców projektu: 2

Konkurs: PRELUDIUM 9 - ogłoszony 2015-03-16

Przyznana kwota: 88 920 PLN

Rozpoczęcie projektu: 2016-03-14

Zakończenie projektu: 2019-09-13

Planowany czas trwania projektu: 36 miesięcy (z wniosku)

Status projektu: Projekt rozliczony

Opis Projektu

Pobierz opis projektu w formacie .pdf

Uwaga - opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.

Dane z raportu końcowego

  • Publikacje w czasopismach (4)
  • Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (1)
  • Publikacje książkowe (2)
  1. Leveraging Visual Place Recognition to Improve Indoor Positioning with Limited Availability of WiFi Scans IF: 3,302
    Autorzy:
    Michał R. Nowicki, Piotr Skrzypczyński
    Czasopismo:
    MDPI Sensors (rok: 2019, tom: 19(17), strony: 3657), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/s19173657 - link do publikacji
  2. Real-Time Visual Place Recognition for Personal Localization on a Mobile Device IF: 0,951
    Autorzy:
    Michał Nowicki, Jan Wietrzykowski, Piotr Skrzypczyński
    Czasopismo:
    Wireless Personal Communications (rok: 2017, tom: 97/1, strony: 213-244), Wydawca: Springer International Publishing AG
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1007/s11277-017-4502-y - link do publikacji
  3. A Multi-User Personal Indoor Localization System Employing Graph-Based Optimization IF: 2,475
    Autorzy:
    Michał R. Nowicki, Piotr Skrzypczyński
    Czasopismo:
    MDPI Sensors (rok: 2019, tom: 19, strony: 157), Wydawca: MDPI
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.3390/s19010157 - link do publikacji
  4. An Experimental Study On Feature-Based SLAM For Multi-Legged Robots With RGB-D Sensors IF: 0,422
    Autorzy:
    Michał Nowicki, Petr Cizek, Aleksander Kostusiak, Dominik Belter, Jan Faigl, Piotr Skrzypczyński
    Czasopismo:
    Industrial Robot: An International Journal (rok: 2017, tom: 44, strony: 428-441), Wydawca: Emerald Publishing Limited
    Status:
    Opublikowana
    Doi:
    10.1108/IR-11-2016-0340 - link do publikacji
  1. Non-metric constraints in the graph-based optimization for personal indoor localization
    Autorzy:
    Michał Nowicki
    Konferencja:
    2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (IEEE SMC) (rok: 2018, ), Wydawca: IEEE
    Data:
    konferencja 7-10.10.2018
    Status:
    Opublikowana
  1. Low-effort place recognition with WiFi fingerprints using deep learning
    Autorzy:
    Michał Nowicki, Jan Wietrzykowski
    Książka:
    Automation 2017: Innovations in Automation, Robotics and Measurement Techniques, Advances in Intelligent Systems and Computing (rok: 2017, tom: 550, strony: 575-584), Wydawca: Springer International Publishing
    Status:
    Opublikowana
  2. Adopting the FAB-MAP algorithm for indoor localization with WiFi fingerprints
    Autorzy:
    Jan Wietrzykowski, Michał Nowicki, Piotr Skrzypczyński
    Książka:
    Automation 2017: Innovations in Automation, Robotics and Measurement Techniques, Advances in Intelligent Systems and Computing (rok: 2017, tom: 550, strony: 585-594), Wydawca: Springer International Publishing
    Status:
    Opublikowana