使用Kinect的机器人导航

Question

到目前为止，我已经能够创建一个应用程序在一个地方的应用程序。我使用了语音识别Emgucv（打开CV）和Aforge.net以帮助我处理图像，学习和识别对象。这一切都适用，但总是有所改进的范围，我正在冒充一些问题：[忽略前三名我想要第四个的答案]

1. 帧速率是可怕的。即使它应该像30 fps一样，它就像5 fps一样。 （如果没有所有处理）我的应用程序运行正常，它会获得颜色以及来自相机的深度帧并显示它。帧率仍然很糟糕。样本令人敬畏，大约25 FPS。即使我从样本中运行完全相同的代码，它也不会只是比特。 :-( [不需要代码，请告诉我可能的问题。]

2. 我想创建一个小型机器人，其中kinect和笔记本电脑将安装在上面。我尝试使用Mindstorms套件，但Lowtorque Motors不做诀窍。请告诉我如何实现这一点。

3. 如何在船上供电？我知道Kinect使用12伏电机。但它从AC适配器获得。 [我不想剪掉电缆并用12伏电池替换它]

4. 最大的问题：如何在这个世界导航。我已经完成了*和洪水填充算法。我读 像一千次的纸张，我什么都没有。我有我的脑海中的导航算法，但它在地球上如何本身就是本身？ [它不应该使用GPS或任何其他传感器，只是它的眼睛即，Kinect]

   帮助我太棒了。我是一个新手，所以请不要指望我知道一切。我在互联网上待了2周，没有运气。

   非常感谢！

Answer 1

本地化是一种棘手的任务，因为它取决于具有对您的机器人的环境的先验知识（ i.e. 您房屋的地图）。虽然存在用于同时定位和映射的算法，但它们往往是特定于域的，并且不适用于将机器人放置在任意位置的一般情况下，并且使其自主地映射其环境。 但是，如果您的机器人对其环境的粗略（概率）看起来像它的环境，蒙特卡罗定位是一个不错的选择。在高水平上，它会出现：

首先，机器人应该使大量随机猜测（称为粒子），至于可能在其已知环境中的位置。
1. 从传感器（即机器人移动短距离之后），调整其随机猜测的每个随机猜测使用其当前传感器数据的概率。如果机器人需要360º的传感器测量，这可以特别好，但这不是完全必要的。

   讲座 by Andrew Davison在Imperial大学伦敦概述了所涉及的数学概述。 （剩下的课程也很可能对你来说非常有趣，因为你想要创造的）。祝你好运！