Мне кажется, что надо различать навигацию и ориентацию. Ориентация (локальная навигация ) по принципу оптической мышки не может быть навигацией.
извините не уловил, так ориентация или навигация?
Мышка различает обьекты по сигнатурам этих обьектов. И нет никаких гарантий, что сигнатура 100% идентифицирует сам обьект.
А где вы видели распознавание объектов при помощи мышки? Я исходный код ardupilot смотрел, там ничего подобного нет, или упустил?
главное - адекватный отклик координат от движения. Ошибки определения координат легко проверить на практике. Если упереть мышку в стенку, так чтоб курсор отображался на определенной линии монитора, а потом двигать мышку от этого упора туда-обратно, то можно увидеть накапливающуюся ошибку.
Ошибка возможна, но не забывайте про разрешение 1600 CPI
И самое главное - поверхность, на которой надо ориентироваться, сильно отличается от коврика. Если коврик плохо подходит оптической мышке, его меняют, чего не сделать при навигации.
согласен если говорить о точности то нужно рассматривать систему мышь-коврик
Найти текстуру поверхности, над которой не будет работать этот метод - легко: вода, волны, монотонно сдвигающиеся обьекты (причем можно и виртуально двигающиеся, как волны на поле с высокой травой). Одним словом, под этот метод не подходят текстуры, которые похожи на шум.
скорее наоборот, мышь захватывает отдельно взятые контрастные пиксели, т.е контрастный шум это хорошо, а вот белый лист это плохо (тут, утверждать на 100% нельзя поскольку достоверно неизвестно какой алгоритм используется, есть показатель squal это вроде как количество определённых features, но даже когда он достаточно высок 120-180 у меня мышь не замечает смещение, но это отдельная тема)
168 MHz Cortex M4F - серьезный датчик? Да еще на 752×480 pixels? Там нужна производительность около 1 гигамипса, поверь старому еврею, который переписывал некоторые функции mjpeg кодера на blackfin-е на асм. А там - 500 мгц, 2-4 dsp инструкции за такт.
всё зависит от задачи, определять оптический поток хватит, и вроде как у авторов это получилось.
основной минус ADNS-3080 низкая чувствительность, а основное преимущество - высокая частота кадров до ~7000
в некоторых научных работах сравнивали оптический поток получаемый с обычной камеры 30fps И датчика мыши и пришли к выводу что мышь отрабатывает точнее
мне кажется у нас с вами есть расхождение в понимании как работает оптический поток, как мне кажется вы представляете себе какое то распознавание объектов, когда по факту это два этапа
1) выделить features http://docs.opencv.org/doc/tutorials/fe ... res2d.html
2) вычислить смещение для каждой features (построить оптический поток)
3) если 80% свдинулись влево то считаем что картинка сдвинулась влево
т.е. это простой алгоритм, он не распознаёт образ
(в opencv чаще всего задача именно распознавания образов, там на третьем шаге ищут объекты по известным сигнатурам, это сложнее)
И шо мы там видим? Ну конеееечно, blackfin...
а как с ним под линуксом?
на сегодня я пропал...