roboforum.ru

2EDV, прочитайте уже пожалуйста Калмана сначала, а потом SLAM, очень прошу

А мне больше «Condensation Algorithm» нравится. Попробую его в начале использовать для улучшения точности координат местоположения.

От трёхмерности мира всё равно никуда не убежать. Поэтому если вы хотите действовать по одной камере, то для полноценной автономной навигации нужно придумывать, что то вроде монослама. Т.е. основываясь на перемещении камеры составлять 3Д модель окружающего пространства.

Vorral писал(а):От трёхмерности мира всё равно никуда не убежать.

Для начала, карта местоположения будет 2D, а там поглядим...

=DeaD= писал(а):прочитайте уже пожалуйста Калмана сначала...

Умные люди пишут, что «Condensation Algorithm» работает лучше, чем фильтр Калмана:

Нет, если Condensation, то это еще лучше
Просто вы об этом не говорили ведь?

Закончил первый вариант визуальной одометрии на основе AVM. В этом тесте модуль Navigator ничем не управлял, а я ему просто прокрутил ранее записанное видео несколько раз подряд, и модуль самостоятельно расставил маркеры и нарисовал очень приблизительную траекторию движения (хотя то, что ездили по кольцу, модуль всё таки догадался).



Я надеюсь, что даже такая неточная траектория движения может помочь роботу в исследовании незнакомого помещения.

EDV, честное слово - респект!

EDV, а можно видео где слева то что видит камера, а справа анализ?
А то среди разноцветных значков и линий не понять что где...

Duhas писал(а):EDV, честное слово - респект!

Спасибо, я очень ценю вашу поддержку

AndreiSk писал(а):EDV, а можно видео где слева то что видит камера, а справа анализ?
А то среди разноцветных значков и линий не понять что где...

Я подправил ранее опубликованное видео. Немного не синхронно получилось справ и слева, но все равно понять можно.

На карте индицируется:
1. желтые полоски с красной точкой в центре – маркеры, хранимые в дереве AVM, в которых записаны относительные координаты местоположения (от начала старта);

2. голубые полоски с синей точкой в центре – маркеры, помеченные как препятствие.

Перед записью ролика, я прокрутил это видео модулю Navigator, так что в начале ролика маркеры в AVM уже присутствуют.

Сбой в направлении движения (при записи траектории) произошел из-за того, что AVM не может распознавать малоконтрастные (с плохо заметной текстурой) изображения. В будущем попробую использовать в качестве входной информации не только расположение маркеров, но и дополнительно прослеживать в кадре смещение вертикальных контуров, что бы иметь дополнительную оценку по азимуту (углу поворота).

Закончил сборку новой робоплатформы для разработки AVM Navigator "Walking mode":

- танковое шасси;
- OR-AVR-M128-DS + OR-USB-UART;
- HXT12k (серводвигатель поворота видеокамеры);
- Logitech HD Webcam C270;
- 3Q NetTop Qoo [SIS-W11DOS].



И вот решил поделиться первыми результатами на «новой» платформе. Сейчас работаю над стратегией разметки неизвестной территории маркерами (осмотреться, ехать дальше, снова осмотреться и т.д.). Пока что робот немного прогулялся по комнате и застрял в ловушке между столом и крестовиною офисного стула. Ну да ладно, над алгоритмом нужно ещё работать. Зато радует достаточно качественное виде с web-камеры Logitech HD Webcam C270.

1. Что означает этот калейдоскоп из случайных(?) сине-красно-зелено-желтых-розовых линий-квадратов-кругов???
2. Где "достаточно качественное видео"?

0. Что там вообще происходит??? А-а-а... мой моск...

Ну, это всего лишь экспериментальный образец программы, и кадр действительно просто перенасыщен всякими разными индикаторами, что бы потом, по видео, можно было проанализировать логику работы алгоритма.

>> Что означает этот калейдоскоп из случайных(?)

Это индикатор «заселённости» карты маркеров (градации от синего до красного, соответственно: синий – нет маркеров на этом направлении; красный – максимальная плотность маркеров на данном направлении). Что-то вроде радара, индицирует соотношение количества маркеров на единицу площади по каждому направлению с шагом 5 градусов (72 замера по кругу). Далее «голубая стрелка» показывает наименее заполненное маркерами направление, и робот будет пытаться поворачивать в этом направлении для разведки новой, неизвестной территории.

>> Где "достаточно качественное видео"?

У этой web-камеры хорошая (по сравнения с аналоговой радиокамерой) цветопередача, и практически нет размазывания изображения при движении робота.

>> Что там вообще происходит???

Робот осматривается (метит территорию маркерами по дуге), затем продвигается вперёд, затем снова осматривается и т.д. Если видит препятствие, то помечает соответствующий маркер в карте как «препятствие» (obstacle) и далее ориентируясь по карте маркеров, уже больше не пытается въехать в преграду ещё раз (красный индикатор в центре зелёного эллипса).

Специально для отработки/отладки алгоритмов навигации в режиме "Walking mode" был разработан мод для Quake 3, который обеспечивает эмуляцию «реального мира» и может быть использован вместо настоящего робота.

Алгоритм распознавания, очень похожий на AVM. Подробности: "BiGG – Algorithm"

Тестирование алгоритма «Odometry-localization» на карте «Simpson map». В видео видно, что робот, ориентируясь только по изображениям в точности «понимает» в какой части карты он находится и заранее знает, где будет следующий поворот. Роботом пока что управлял вручную, но работаю над автоматическим режимом передвижения по карте.




Simpsons map for Quake 3