roboforum.ru

Принимай поздравления!

Тема почищена по просьбе всех-всех-всех

Отпиленный кусок темы тут: forum7/topic10005.html

Могу предположить, что комната большая, и кроме стульев там есть много других предметов, которые останутся на своих местах, так что распознается какое-то количество маяков, которые были закреплены за этими «не переставленными» вещами. И тогда робот всё равно узнает своё текущее местоположение на карте, а новые (не распознанные) стулья будут внесены в карту, так как запись в AVM происходит даже в режиме “Navigate by map”.

Я уже как-то писал об этом в другой ветке:

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).

Могу ещё добавить, что при включении режимов “Marker mode” или “Navigate by map” происходит начальная локализация (по включению режима на экране отображается прогресс, а робот вращает камерой по сторонам). В момент начальной локализации запись в AVM не происходит, а робот как бы оглядываясь, пытается распознать ранее записанные образы и понять в какой точке карты он находится. По завершению начальной локализации индикатор текущего положения устанавливается в соответствующую позицию на карте, и включается запись новых картинок в AVM (робот готов к дальнейшей работе: разведке/навигации).

Новые картинки записываются в AVM не только в режиме “Marker mode” но и в “Navigate by map”. Так что да, информация в карте постоянно обновляется.

Запоминается центральная часть экрана, 72% от общего размера изображения.

Нет, усреднение – это зло, в данном случае.

Вот, к примеру, измеряем мы какой-то физический параметр (к примеру частоту), и наши измерения «зашумлены», тогда фактическое значение параметра можно найти по такому вот нехитрому алгоритму:

2EDV:

Не понял, а чем этот алгоритм принципиально отличается от усреднения?
Вроде с точки зрения матожидания он должен выдать ровно арифметическое среднее?
К тому же он вычислительно более тяжелый.

Можешь запустить проверку - получится у него на выходе арифметическое среднее по матожиданию или нет?