Abstract
Научные исследования в области робототехники и компьютерного зрения нацелены на создание более автономных систем для исследования окружающей среды. В данном исследовании исследуется интеграция алгоритмов компьютерного зрения с целью разработки таких систем. Методика включает обработку изображений на основе основных точек для обнаружения объектов и применение триангуляции для приближенного моделирования трехмерных объектов. Проведен сравнительный анализ алгоритмов FAST и SIFT для оценки их применимости и эффективности в различных сценариях. Полученные результаты важны для дальнейшего развития навигационных систем исследования окружающей среды в робототехнике. Анализ алгоритмов позволяет выявить их сильные и слабые стороны, способствуя оптимизации процессов и повышению эффективности автономных систем исследования окружающей среды. Такие системы могут иметь широкий спектр применения, включая исследование местности, поиск и спасение, а также анализ окружающей среды в промышленных и научных приложениях.