Собственно не стоит ли начать обсуждать такую штуку? Ну или хотя-бы какие-то общие подходы выявить и начать собирать интерфейсы для разных типов датчиков?
Для чего это нужно - очевидно что уже сейчас вопрос сбора информации решить более менее можно, но очень слабо развиты подходы к использованию этой информации, что, как я считаю, значительно затрудняет дальнейшее развитие любительской робототехники.
Поэтому я считаю что надо отделить методы использования информации о расстоянии до предметов от методов её получения и этим значительно упростить дальнейшее движение вперед.
Кроме прочего, это позволит быстро сравнивать несколько методов, например, 3Д-реконструкции по паре изображений.
К обсуждению приглашаются все желающие. Особое приглашение Vorral'у, SkyStorm'у - у них вроде сейчас уже деятельность связана с такими задачами.
Вроде из общих методов определения расстояния до произвольных предметов у нас бывает:
1. Методы предоставляющие 2-мерную карту расстояний:
1.1. 3D-реконструкция;
1.2. Optical-Flow;
1.х. Любой метод из пункта 2 + поворотное устройство;
2. Методы предоставляющие 1-мерную карту расстояний:
2.1. Лазерный сканер;
2.2. Лазерный уровень с камерой;
2.х. Любой метод из пункта 3 + поворотное устройство;
3. Методы предоставляющие 0-мерную карту расстояний (1 или несколько точек или конусов):
3.1. ИК-бамперы;
3.2. ИК-дальномеры SHARP;
3.3. Сонары;
3.4. Лазерная указка + камера;
Основные параметры всех методов измерения расстояния:
1. Максимальная и минимальная дальность обнаружения препятствия;
2. Вектор в локальных координатах робота, в направлении которого ориентирован датчик расстояния;
3. Форма области вокруг вектора в рамках которой препятствие может быть обнаружено этим датчиком;
4. Вероятность необнаружения препятствия датчиком или тип препятствия не обнаруживаемый датчиком;
5. Вероятность ложного обнаружения препятствия датчиком;
Основные параметры результата измерения:
1. Вектор в локальных координатах робота, вдоль которого меряем расстояние;
2. Измеренное расстояние;
3. Качественная оценка достоверности измерения (т.е. если получили мутный ответ, который с достаточной вероятностью может оказаться неверным, пусть даже 5-10%, об этом сообщаем пользователю информации);