Читать реферат по информационному обеспечению, программированию: "Картографирование при помощи монокулярной камеры" Страница 3

(Назад) (Cкачать работу)

Классические камеры предоставляют уникальную информацию о цвете для каждого из пикселей. Однако, в последние годы появился новый тип датчика, так называемые RGBD камеры, которые вместе с цветом передают и расстояние. Рис 1.2: Камера RGBD. Бум этого датчика начался в 2010 году с выпуском Kinect (Рис. 1.2), устройство, проданное для использования с игровой приставкой Xbox 360. Хотя первоначально он был предназначен для индустрии видеоигр, его низкая цена и потенциальное использование заставили других производителей вывести аналогичные устройства на рынок и с тех пор они широко используются во многих областях исследований.

Первая версия Kinect определяла расстояние, при помощи света в инфракрасном диапазоне и распознавая, как этот рисунок появляется на инфракрасном изображении. Второе поколение Kinect, выпущенное в 2014 году, использует технологию времени полета (TOF) для вычисления расстояния до каждого объекта.

Эти типы устройств все чаще используются в приложения для компьютерного зрения, в основном для реконструкции сцен в 3D, для отслеживания людей или я движения.

Для того, чтобы робот имел информацию об окружающей среде вокруг него могут быть использованы различные источники информации: датчики расстояния (ультразвук, лазер), датчики расстояния и позиционирование (инклинометры) и другие датчики, такие как камеры; из последних мы можем получить информацию о мире с помощью искусственного зрения.

Несмотря на то, что получение информации с помощью искусственного зрения имеет большую сложность, камеры являются наиболее часто используемым датчиком в роботах. Камеры являются дешевым датчиком по сравнению с остальными, а также, информация, которая может быть получена довольно огромна.

Многие роботы используют камеры в качестве основного датчика. Это относится к автономным автомобилям.

Существуют также роботы на основе визуального местоположения, такие как пылесосы из последнего поколения Dyson или iRobot (Roomba 980). Эти пылесосы используют визуальную локализацию для локализации внутри дома и могут определить свое местонахождение (рис.1.3). (А) (Б) Рис 1.3: Пылесос марки Dyson (а) Карта, основанная на локализации Roomba 980 ( б).

До недавнего времени использование технологий искусственного зрения было ограничено промышленностью или контролируемыми средами, в которых условия работы были известны заранее. Тем не менее, все больше и больше приложений в которых роботы взаимодействуют со своей средой, используя зрение аналогичным образом, как это делают люди.

Ниже приведены некоторые примеры реальных приложений, использующих компьютерное зрение в роботах.

-Восприятие предметов: роботы могут воспринимать с помощью камер объекты в среде. На рисунке 1.6(a) показана одна из проблем Darpa Robotics Challenge, робот должен быть в состоянии обнаружить дверь и открыть ее.

-Визуальный контроль: в соответствии с данными, полученными с камер, роботы моделируют поведение.

-Навигация: информация с камер служит руководством для робота для безопасного перемещения в среде, обнаруживая потенциальные препятствия. Уже сегодня разработаны автономные автомобили различных марок, которые могут ездить без человека(рис. 1.4 (Б)).

-Визуальная самопроверка:

Похожие работы