roboforum.ru

[=DeaD=]

А я не говорил что цена драконовская, и вообще правильно просить деньги за хорошую работу.
Иначе люди всерьез часто не воспринимают - типа бесплатно раздают, значит фуфел какой-то.

А тут посмотрят - блин, народ же покупает за деньги, значит наверное есть что-то полезное

Тупо маркетинг, против него особо не попрёшь

[EDV]

Ну, посмотрим, как такой маркетинг сработает и тута и тама (за бугром)

У меня, в принципе, мысль была, что большинство пользователей либо новички, либо люди, которые не желают заморачиваться с разбирательством исходников или изготовлением драйвера/связки с роботом и поэтому они купят готовое решение RoboRealm + Navigator + готовый робот. И лишь небольшая часть пользователей будет пытаться самостоятельно во всём разобраться.

P.S.
Компания RoboRealm знает, о том, что у меня открыты исходники Navigator под wxWidgets и QT-4.

[NorthStar]

Я думал себе купить RoboRealm, но потестировав понял, что программа сырая и часто просто вылетает.
Очень интересует эта тема. Хочу повторить всё это на Robopica+XBee+беспроводная камера, те решение полностью без проводов. Но пока квалификации мало, буду учиться на более простых вещах. (

[EDV]

Американский исследователь доктор Брюс сумел провести своего робота по комнатам используя совместно AVM и «fiducial» и он просто счастлив

Его проект: http://www.leafproject.org/

Dmitriy,

I've had some success!

Leaf can look for a fiducial. Then he can calculate angle and distance using x-rotation and size. Next, because he knows where in the room the fiducial is located, he can apply some trigonometry to calculate his exact pose in the room (X Y Orientation). He then goes to a specific place in the room about 3 feet in front of the door. Next, switching to AVM, he can navigate through the doorway successfully!

In fact, this was so successful, I then decided to have him try the hallway. He goes down the hallway stopping when his sonar sensors detect the wall. I then have him programmed to turn clockwise 90 degrees. And he then finishes by going down a short narrow irregular hallway (previously a difficult challenge).

Here are links to 2 videos:





I have more to do - but this is a great start... and it's very encouraging!

Bruce.

[EDV]

Сейчас занимаюсь разработкой нового, полностью автономного режима для AVM Navigator. Режим будет называться «Walking mode»и робот в этом режиме будет исследовать неизвестное (ранее неподготовленное) пространство. Первая стадия разработки (уклонение от препятствий), на мой взгляд, успешно завершена.



Далее будет визуальная одометрия, составление карты, автоматическая прокладка маршрутов.

[=DeaD=]

Вот это уже интересно!

[Scorpio]

Круто А какой принцип в основе уклонения от препятствий?

[EDV]

1. Сканируем вертикальные контуры (ножки стульев, углы стен, косяки дверей и т.д.), если на пути есть вертикальные контуры, то это препятствие (желтый индикатор в виде трапеции), и тогда начинаем его спокойно объезжать.

2. Камера имеет инфракрасную подсветку (фонарь) и если подъехать близко к стене, то фонарь даёт засветку в виде белого пятна на весь экран. Соответственно, если в центре экрана появилось большое белое пятно, то откат назад, с записью в AVM изображения препятствия (индицируется большим красным перечёркнутым прямоугольником). Помеченные препятствия (которые хранятся в AVM) индицируются синими прямоугольниками с надписью «Obstacle». Если робот видит «помеченное» препятствия, то объезжает его издалека (второй раз к стене подъезжать уже не нужно).

3. Робот отслеживает историю движения в кадре за одну предыдущую секунду, и если была дана команда «вперёд» а в кадре ничего не происходит (изображение не меняется), то робот застрял, уткнулся в стенку носом. Тогда даётся команда откат назад с записью препятствия в AVM (что бы второй раз в стенку биться не пришлось). Индицируется красным прямоугольником с кругом в центре.

Одометрю планирую вот такую прикрутить:



Просто запоминаем изображение в центре экрана в AVM и ждем, пока потеряем его из виду (прошли один отсчёт), затем снова запоминаем изображение в центре экрана и опять ждем, пока оно «уедет» из кадра, и т.д.

[=DeaD=]

Просто запоминаем изображение в центре экрана в AVM и ждем, пока потеряем его из виду (прошли один отсчёт), затем снова запоминаем изображение в центре экрана и опять ждем, пока оно «уедет» из кадра, и т.д.

А оно опознает потом этот фрагмент когда вернется в ту же точку и скорректирует погрешность "по кругу"?

[Michael_K]

1. Сканируем вертикальные контуры...
2. Камера имеет инфракрасную подсветку фонарь даёт засветку в виде белого пятна...
3. Робот отслеживает историю движения в кадре, если в кадре ничего не происходит...

Ну да, при известной геометрии робота, пола и препятствий - все это делается достаточно просто.
Несмотря на простоту, смотрится на удивление неплохо. Считаю, что AVM тут "за уши притянут".

[AndreiSk]

Что значит за уши притянут?
Вы как то по другому сделали?

[Michael_K]

В этих трех пунктах ведь алгоритм AVM не нужен.
Не, я не делал...

[EDV]

Просто запоминаем изображение в центре экрана в AVM и ждем, пока потеряем его из виду (прошли один отсчёт), затем снова запоминаем изображение в центре экрана и опять ждем, пока оно «уедет» из кадра, и т.д.

А оно опознает потом этот фрагмент когда вернется в ту же точку и скорректирует погрешность "по кругу"?

Пока что ещё не решил, как будет устроена карта местоположения.

Варианты:
1. В карту записаны только контрольные точки и их очень приблизительное местоположение в координатах. Передвижение между «контрольными точками» выполнять с помощью AVM (как в предыдущих экспериментах, типа передвижение «ворота» - следующие ворота).

2. По ходу следования робота, в AVM записываются снимки помещения с относительными координатами, и при повторных распознаваниях (когда ещё раз ехать здесь будем) координаты корректируются для улучшения точности.

В этих трех пунктах ведь алгоритм AVM не нужен.

Я считаю, что в навигации по визуальным ориентирам, распознавание образов – является ключевым момент (не важно на основе AVM или другого алгоритма).

Режим «Walking mode» - это комплексное решение и задача «уклонения от препятствий» это всего лишь один подпункт этого решения. Робот в этом режиме должен жить «своею жизнью» абсолютно самостоятельно, полагаясь только на изображение из видеокамеры (одной, не стерео) и без всяких других сенсоров (дальномеров, эхолотов, лазерных линий и т.д). Тем не менее, робот должен быть способен самостоятельно изучить квартиру и затем успешно перемещаеться в нужные точки квартиры в соответствии со своею высокоуровневой логикой или манерой поведения. Робот может «узнавать» предметы, обитателей квартиры и действовать соответственно.

Ну, вот такой скромный набросок тезисов

[Michael_K]

Я считаю, что в навигации по визуальным ориентирам, распознавание образов – является ключевым моментом

EDV, с этим же никто и не спорит. Только это очень общая фраза.

Просто именно для обнаружения препятствий вы пользуетесь совершенно другими эмпирическими способами, причем с достаточно грубыми допущениями.

"вертикальные линии" - это, можно сказать, "подготовленное пространство")
В том смысле, что обои у вас с вертикальными полосками, а не "в цветочек", по квартире расставлены квадратные табуретки, а не бесформенные контрабасы, мягкие игрушки и мячики, пол считается горизонтальным и без особых линий и т.п.

EDV, я считаю, что для такого простого подхода - результат все равно замечательный
(в конце концов любой "исследователь" "мира" - так или иначе ведет себя в рамках некоторых допущений - это нормально). А AVM "притянут за уши" просто потому, что если вы умеете надежно обнаруживать препятствия, то вроде как бы и незачем их запоминать...

[EDV]

"вертикальные линии" – это всего лишь пункт 1, и здесь нет записи в AVM.

Если это не сработало, то есть ещё пункт 2,3. А вот что бы пункты 2 и 3 не повторялись слишком часто (больно о стенки биться, можно и корпус повредить), изображение препятствия записывается в память AVM, что бы его издали видно было, и можно было повторно тогда стороною обойти (без ударения о стенку, как в пункте 3).