Navigazione robotica usando Kinect

Question

Fino ad ora sono stato in grado di creare un'applicazione in cui il sensore Kinect è in un unico posto. Ho usato il riconoscimento vocale EMGUCV (APRE CV) e AFORGE.NET per aiutarmi a elaborare un'immagine, imparare e riconoscere gli oggetti. Tutto funziona bene, ma c'è sempre portata di miglioramento e sto posando alcuni problemi: [Ignora i primi tre che voglio la risposta per il quarto]

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1. Il frame rate è orribile. È come 5 fps anche se dovrebbe essere come 30 fps. (Questo è senza tutto l'elaborazione) La mia applicazione è finita, ottiene il colore e le fotogrammi di profondità dalla fotocamera e lo visualizza. Ancora il frame rate è cattivo. I campioni corrono fantastici, circa 25 fps. Anche se ho eseguito lo stesso identico code dai campioni che non è solo a muovere. :-( [Non c'è bisogno di codice, per favore dimmi i possibili problemi.]

2. Vorrei creare un piccolo robot su cui si accenderà il Kinect e il mio laptop. Ho provato a utilizzare il kit MindStorms ma i motori bassi-bassi non fanno il trucco. Per favore dimmi come lo raggiungerò.

3. Come posso fornire energia a bordo? So che il Kinect utilizza 12 volt per il motore. Ma lo ottiene da un adattatore AC. [Non mi piacerebbe tagliare il mio cavo e sostituirlo con una batteria da 12 volt]

4. La domanda più grande: come in questo mondo navigherà. Ho fatto un * e algoritmi di riempimento delle inondazioni. Ho letto questo Carta come mille volte e non ho ottenuto nulla. Ho l'algoritmo di navigazione nella mia mente, ma come diavolo si localizzerà? [Non dovrebbe usare il GPS o nessun tipo di altri sensori, solo i suoi occhi I.e. The Kinect]

   Aiutarmi sarà fantastico. Sono un principiante quindi per favore non aspettarti che io sappia tutto. Sono stato su su Internet per 2 settimane senza fortuna.

   Grazie mille!

Answer 1

La localizzazione è un compito difficile, in quanto dipende dall'avere conoscenza precedente dell'ambiente in cui verrà collocato il tuo robot ( I.e. una mappa della tua casa). Mentre gli algoritmi esistono per la localizzazione e la mappatura simultanea, tendono ad essere specifici del dominio e in quanto tale non applicabile al caso generale di collocare un robot in una posizione arbitraria e averlo mappato autonomamente l'ambiente.

Tuttavia, se il tuo robot fa ha un'idea approssimativa (probabilistica) di ciò che sembra il suo ambiente, Localizzazione Monte Carlo è una buona scelta. A livello alto, va come:

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1. In primo luogo, il robot dovrebbe fare un gran numero di supposiste casuali (chiamate particelle ) da dove potrebbe essere nel suo ambiente conosciuto.
2. con ogni aggiornamento dal sensore (I.e. Dopo che il robot ha spostato a breve distanza), regola la probabilità che ciascuna delle sue ipotesi casuali sia corretta utilizzando un modello statistico dei dati di corrente dei dati del sensore corrente. Questo può funzionare in particolare se il robot prende misurazioni del sensore a 360º, ma questo non è completamente necessario.

   Questa conferenza di Andrew Davison a Imperial College London dà una buona panoramica della matematica coinvolta. (Il resto del corso sarà molto probabilmente molto interessante anche per te, dato ciò che stai cercando di creare). Buona fortuna!