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視覺SLAM,色弱可以學(xué)機器視覺slam嗎 有什么影響

來源:整理 時間:2023-08-26 06:06:32 編輯:智能門戶 手機版

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1,色弱可以學(xué)機器視覺slam嗎 有什么影響

實際上都有的。比如說無人車上的攝像頭部分屬于計算機視覺,而激光雷達(dá)SLAM或者超聲波壁障部分屬于機器視覺。
具體算子實現(xiàn)方法不用理會,只要會用就可以了。機器視覺與圖像處理是兩碼事喲。學(xué)機器視覺,可以從《機器視覺實用教程》開始,圖像處理實用型有的《ni vision builder for ai入門教程》,《基于vision assistant的圖像處理實用教程》,《labview vision圖像處理開發(fā)寶典》等。

色弱可以學(xué)機器視覺slam嗎 有什么影響

2,視覺slam研究需要哪些硬件設(shè)備

其實還是要根據(jù)實際應(yīng)用需求去配置硬件。像無人駕駛車輛或飛行器的自主飛行,需要的硬件設(shè)備就比較多了,主要是嵌入式計算機+攝像機+IMU,根據(jù)應(yīng)用領(lǐng)域、飛行器的尺寸、整體系統(tǒng)的功耗等等,合理的配置計算機、攝像機和設(shè)計VSLAM系統(tǒng),最近小覓智能新出的小覓魔方是基于Nvidia Jetson TX2打造的嵌入式運算平臺,具備1.5T Flops的運算能力,還集成了視覺SLAM、人體識別和物體識別的開源算法,可以裝在例如攝像頭、無人機、機器人這種終端設(shè)備上,他們家本身也有小覓雙目攝像頭這一類產(chǎn)品,帶IMU的。
沒看懂什么意思?

視覺slam研究需要哪些硬件設(shè)備

3,如何通過視覺SLAM構(gòu)建得到的三維地圖進(jìn)行機器人的路徑規(guī)劃

機器人的最優(yōu)路徑規(guī)劃問題就是依 據(jù)某個或某些優(yōu)化準(zhǔn)則 ( 工作代價最小、行走時間最短、行 走路線最短等 ),在機器人的工作空間中尋找一條從起始 位置到目標(biāo)位置的無碰撞路徑。就如人一樣,只有知道怎 么在環(huán)境中行走,才不會與其他物體相碰撞并且正確地從 起始地到達(dá)目的地,才能去做其他的事。但是即使是完成 這樣一個在我們看來十分簡單的任務(wù),其實也是經(jīng)過了一 個良好配合與正確分析的過程。首先眼睛要搜集環(huán)境信息, 把看到的環(huán)境狀態(tài)反饋給大腦,然后大腦根據(jù)眼睛反饋回 來的環(huán)境信息和所要到達(dá)的目的地做出綜合的分析,得到 一個判斷和結(jié)果,然后指揮人的身體移動,從而實現(xiàn)在環(huán) 境中的行走。機器人也是類似,只不過在這里傳感器充當(dāng) 了機器人的“眼睛”而路徑規(guī)劃模塊就相當(dāng)于機器人的“大 , 腦” ,根據(jù)傳感器信息和任務(wù)要求進(jìn)行分析和決策,指揮機 器人的運動。

如何通過視覺SLAM構(gòu)建得到的三維地圖進(jìn)行機器人的路徑規(guī)劃

4,snap slam slap 有什么區(qū)別

這幾個區(qū)別還是很大的,雖然從單詞組成上看差不多第一個 強調(diào)快snap [sn?p] vt. 突然折斷,拉斷;猛咬;啪地關(guān)上vi. 咬;厲聲說;咯嗒一聲關(guān)上n. 猛咬;劈啪聲;突然折斷adj. 突然的照相機快照就是這個詞,當(dāng)名詞用。例如Here is some of our holiday snap.這些是我們的上些假日快照第二個 強調(diào)力度slam [sl?m] vt. 砰地關(guān)上;猛力抨擊vi. 砰地關(guān)上;猛力抨擊n. 猛擊;砰然聲咱們平時打球扣籃就是 slam dunk第三個 強調(diào)打擊,用抽象的比較多slap [sl?p] n. 摑,侮辱,拍擊聲v. 拍擊,侮辱,申斥ad. 正面地,直接地,突然地生活中扇耳光就用這個詞
slam是同步定位與地圖構(gòu)建,是指根據(jù)傳感器的信息,一邊計算自身位置,一邊構(gòu)建環(huán)境地圖的過程,解決在未知環(huán)境下運動時的定位與地圖構(gòu)建問題。vslam則更為高級,是基于視覺的定位與建圖,中文也叫視覺slam,相當(dāng)于裝上眼睛,通過眼睛來完成定位和掃描,更加精準(zhǔn)和迅速。參差不齊的slam技術(shù)有很多,推薦一微半導(dǎo)體的slam和vslam方案,已被陸續(xù)運用在各種機器人產(chǎn)品上,比如智能掃地機、陪伴機器人、娛樂機器人等,還有配套的sdk開發(fā)平臺,方便進(jìn)行二次開發(fā)。

5,學(xué)習(xí)SLAM需要哪些預(yù)備知識

開始做SLAM(機器人同時定位與建圖)研究已經(jīng)近一年了。從一年級開始對這個方向產(chǎn)生興趣,到現(xiàn)在為止,也算是對這個領(lǐng)域有了大致的了解。然而越了解,越覺得這個方向難度很大。總體來講有以下幾個原因:入門資料很少。雖然國內(nèi)也有不少人在做,但這方面現(xiàn)在沒有太好的入門教程?!禨LAM for dummies》可以算是一篇。中文資料幾乎沒有。SLAM研究已進(jìn)行了三十多年,從上世紀(jì)的九十年代開始。其中又有若干歷史分枝和爭論,要把握它的走向就很費工夫。難以實現(xiàn)。SLAM是一個完整的系統(tǒng),由許多個分支模塊組成。現(xiàn)在經(jīng)典的方案是“圖像前端,優(yōu)化后端,閉環(huán)檢測”的三部曲,很多文獻(xiàn)看完了自己實現(xiàn)不出來。自己動手編程需要學(xué)習(xí)大量的先決知識。首先你要會C和C++,網(wǎng)上很多代碼還用了11標(biāo)準(zhǔn)的C++。第二要會用Linux。第三要會cmake,vim/emacs及一些編程工具。第四要會用openCV, PCL, Eigen等第三方庫。只有學(xué)會了這些東西之后,你才能真正上手編一個SLAM系統(tǒng)。如果你要跑實際機器人,還要會ROS。當(dāng)然,困難多意味著收獲也多,坎坷的道路才能鍛煉人(比如說走著走著才發(fā)現(xiàn)Linux和C++才是我的真愛之類的。)鑒于目前網(wǎng)上關(guān)于視覺SLAM的資料極少,我于是想把自己這一年多的經(jīng)驗與大家分享一下。說的不對的地方請大家批評指正。這篇文章關(guān)注視覺SLAM,專指用攝像機,Kinect等深度像機來做導(dǎo)航和探索,且主要關(guān)心室內(nèi)部分。到目前為止,室內(nèi)的視覺SLAM仍處于研究階段,遠(yuǎn)未到實際應(yīng)用的程度。一方面,編寫和使用視覺SLAM需要大量的專業(yè)知識,算法的實時性未達(dá)到實用要求;另一方面,視覺SLAM生成的地圖(多數(shù)是點云)還不能用來做機器人的路徑規(guī)劃,需要科研人員進(jìn)一步的探索和研究。以下,我會介紹SLAM的歷史、理論以及實現(xiàn)的方式,且主要介紹視覺(Kinect)的實現(xiàn)方式。

6,如何通過視覺SLAM構(gòu)建得到的三維地圖進(jìn)行機器人的

首先,我們還是需要確認(rèn)一下,三維的路徑規(guī)劃需要哪些信息? 定位與地圖。 機器人家上了解到 首先, 利用視覺 SLAM 可以解決機器人的定位問題,剩下的就是怎么將視覺地圖轉(zhuǎn)換成規(guī)劃使用的地圖了。 當(dāng)然,對于規(guī)劃算法,三維的點狀機器人,用 A*如何通過視覺SLAM構(gòu)建得到的三維地圖進(jìn)行機器人的
首先,我們還是需要確認(rèn)一下,三維的路徑規(guī)劃需要哪些信息? 定位與地圖。 機器人家上了解到 首先, 利用視覺 slam 可以解決機器人的定位問題,剩下的就是怎么將視覺地圖轉(zhuǎn)換成規(guī)劃使用的地圖了。 當(dāng)然,對于規(guī)劃算法,三維的點狀機器人,用 a* 還湊合,但是,如果是需要考慮姿態(tài)的無人機(六維),那么可能就得考慮用基于采樣的方法或者軌跡優(yōu)化類的算法了。 而這類算法,不太可能直接得到完整的 configuration space,所以涉及到環(huán)境(地圖)的就一個用途:碰撞檢測/計算與障礙物距離。 我們用 v-slam 建立的地圖可能長這樣: 理論上講,直接輸入這些障礙物的點就夠用了(計算每個點與機器人最近距離)。 但是,畢竟點很多呀,而且v-slam很可能計算到一些錯誤的點。所以,我們一般需要進(jìn)行以下處理: (我就用機械臂上的來做例子,當(dāng)然,我的點云是從kinect獲取的,但大概意思相同:機器之眼 | kinect v2) 濾波:去掉一些離群點,pcl 庫就提供了幾種點云濾波算法。 濾波前: 濾波后: octomap:在做規(guī)劃時,對障礙物的距離精度要求其實不是那么高,所以,完全可以對點云數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。降采樣是一個方法,但是采用八叉樹結(jié)構(gòu)是更通用的方法:octomap - 3d occupancy mapping。 前面的圖中可以發(fā)現(xiàn),我將機械臂規(guī)劃中的點云也換成了octomap,這樣,每次只需對octomap中的小立方體與機械臂做碰撞檢測就行,大大降低了存儲數(shù)據(jù)量與碰撞檢測運算量。 sematic map: 就算轉(zhuǎn)換成了octomap,小立方體還是很多呀,怎么辦?這時候就可以對點云進(jìn)行一些處理了。例如,通過平面檢測,識別出地面、天花板等,直接用一個大的立方體替換掉octomap的小方塊;或者通過物體識別算法識別出環(huán)境中的物體,用物體的3d模型替換octomap,這樣也可以大大減少碰撞檢測的計算量。
文章TAG:視覺SLAM色弱可以學(xué)機器視覺slam嗎有什么影響

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