RootAdmin писал(а):ИМХО точность ориентирования по потолку(камера вверх) на порядок проще.
Тогда потолок (который обычно просто в белый цвет покрашен) придётся украсить всякими магическими «рунами», ну в общем разрисовать всякими там рисунками/маяками (QR кодами), а это уже подготовленное пространство. А у меня в ролике никаких специальных маяков нет, и робот видит привычный вид из «глаз». К тому же, а что если робот на улицу выйдет? Там то потолков нету
Не надо роботу на улицу. Стырят раньше, чем он успеет осмотреться. Я так думаю, что если бы были бытовые системы навигации в квартире, то теже пылесосы давно бы уже ими пользовались. А пока, кроме проектирования на потолок звездного неба, я что-то ничего не видел. А, если человек с двумя (а то и с одним) глазами свободно ориентируется в пространстве,без всяких энкодеров и дальномеров, то рано или поздно роботы научаться делать тоже самое, имея на борту 1-2 дешевые камеры и умную программу обработки изображения.
Опять пять копеек притащил... ретрансляция пассивная сигнала 2.4гГц надо попробовать пересчитать на 1.5 гГц . Еще идея -использовать пассивные маяки - карточки прохода в Метро,(или СКИ-пасы на лыжных курортах , вообще такие карты-пластиковые оптом стоят 7 руб) на них внутри всего-лишь длиннючий ID (номер)-они плоские под линолиум можно спрятать- их в метро в любой урне навалом(и бесплатно) -хоть дорогу из них мости.... а еще можно использовать рисунок (напольные покрытия ведь имеют рисунок ) на линолиуме как сетку координат,ну и т.д.
Добавлено спустя 2 минуты 7 секунд: Re: Отрезано из темы EDV'а с его проектом автономной навигации 2EDV-ознакомился в Вашей работой - Зачот! Серьезный труд..надеюсь будет продолжен!
Добавлено спустя 26 минут 56 секунд: Re: Отрезано из темы EDV'а с его проектом автономной навигации ВОТ PDF-ка с ретранслятором GPS на русском
Многие вещи нам непонятны не потому, что наши понятия слабы; но потому, что сии вещи не входят в круг наших понятий.
Scorpio писал(а):А, если человек с двумя (а то и с одним) глазами свободно ориентируется в пространстве
Смотря что считать "ориентируется". К примеру встань в точку комнаты, поставь под ногу метку, затем попробуй выйти из комнаты и не глядя на метку встать в то же место, потом посмотри точность. Скорее всего она будет слишком плохой для того же робота пылесоса.
Проект [[Open Robotics]] - Универсальные модули для построения роботов
У меня робот в режиме “Navigate by map” предварительно проехав около семи метров (с небольшими поворотами), заезжал на «пятак» диаметром приблизительно 20 см, с погрешностью ±10 см. Причем я повторял эксперимент раза четыре, и каждый раз он приходил в одну и ту же точку с достаточно высокой точностью. Я сам вначале прифигел от такого результата
Так что если суметь удачно обработать картинку, видеокамера становится мощным сенсором
Видно придется строить тележку. Тоже руки чешутся и к экспериментам тянутся. Добьюсь только от камеры чего хочу, чтобы уартом рулить. Сегодня дописал "доворот камеры к источнику тревоги - надо алгоритм менять.
Дым, идущий из всех устройств в помещении предвещает появление электрика.
=DeaD= писал(а):Смотря что считать "ориентируется"...
Пожалуй роботу такую операцию выполнить даже проще, чем человеку, т.к. он способен точно посчитать масштаб изображения, а человек лишь прикидывает его в зависимости от индивидуальных способностей.
Дьявол в деталях. Масштаб, его сравнение с запомненной картинкой даст рассстояние но угол,под которым наблюдаем картинку так точно не определить. Надо на две минимум стороны смотреть.
Дым, идущий из всех устройств в помещении предвещает появление электрика.
Для повышения точности нужна статистика по нескольким маркерам (маякам) в кадре. В навигаторе робот чаще всего видит одновременно несколько маяков (чем больше – тем лучше). Эти маяки составляют как бы «рой» координат и азимутов (кластер), алгоритм находит значение кластера (вокруг какого значения «роятся» x, y координаты, а так же значение угла-азимута) и определяет своё местоположение на карте.
Так что в одном снимке робот видит одновременно несколько маркеров-ориентиров (на видео маркеры индицируются тонкими красными прямоугольниками).
И фон и форма могут быт разные, так что грибы не найдёт. Зато как выглядит пространство комнаты/квартиры алгоритма AVM может успешно запомнить. Мебель в квартире не часто же из угла в угол двигают, так что если всё остаётся на своих местах, то по картинкам, записанным ранее, можно узнать местоположение робота и через пару недель.
