Среда, 06.11.2024, 02:32
Приветствую Вас Гость | Регистрация | Вход

Hi-Tech - смартфоны, планшеты, роботы, технологии.

Поделиться
Меню сайта
Твит лента
Download the news of the informer...
Категории раздела
Бессмертие [13]
Здоровье [54]
Нанотехнологии [21]
Омоложение организма [3]
робототехника [80]
Космос [11]
Киборгизация [5]
Технологии [269]
Интернет [11]
Форма входа

Поиск
Календарь
«  Февраль 2014  »
ПнВтСрЧтПтСбВс
     12
3456789
10111213141516
17181920212223
2425262728
Главная » 2014 » Февраль » 5 » Использование роботов ROS: Corpora Qbo
18:28
Использование роботов ROS: Corpora Qbo

Qbos.jpg

Qbo является личным, с открытым исходным кодом роботов, разрабатываемых Thecorpora. Пас-Франциско стартовал проект Qbo пять лет назад, чтобы удовлетворить потребность в низкой стоимости, с открытым исходным кодом робота для того, чтобы рядовому потребителю, чтобы войти в робототехнике и искусственному миру интеллект.

Пару месяцев назад, Thecorpora решил перейти их разработке программного обеспечения для АФК и теперь acheived "99,9%" интеграции. Вы можете смотреть видео ниже головы сервоприводы Qbo в настоящее время контролируется АФК Wiimote водителей, а также видео из Wiimote контроля колес в Qbo. Их использование драйверов АФК джойстик означает, что любой из поддерживаемых джойстиков могут быть использованы с Qbo, в том числе PS3 джойстик и общий Linux джойстиков.

Qbo в других датчиков также интегрирован с АФК, который означает, что они могут использоваться с более высоким уровнем библиотеки АФК. Это включает в себя четыре ультразвуковых датчика, а также Qbo в стерео веб-камеры. Они уже интегрированы стерео и одометрии данных с OpenCV в целях обеспечения возможности SLAM (см. ниже).

Это действительно интересно увидеть с открытым исходным кодом робот строительство и расширение на ROS. С их последнего обновления статуса, похоже, ситуация становится близкой к сделано, в том числе приятный графический интерфейс, который позволяет даже начинающим пользователям взаимодействовать с роботом.

КДЦ SLAM алгоритму:

Алгоритм может быть разделена на три части:

Первая задача заключается в вычислении движения робота. Для этого мы используем драйвер для нашего робота, который посылает одометрии сообщении.

Второй задачей является выявление природных объектов на изображении и оценивать свои позиции в трехмерном пространстве. Алгоритм, используемый для выявления особенностей является функция GoodFeaturesToTrackDetector от OpenCV. Затем мы извлекаем SURF дескрипторов эти функции и сопоставить их с BruteForceMatcher алгоритма, а также от OpenCV.

Мы также отслеживаем точки сочетается с редкой итеративный версия Лукас-Kanade оптического потока в пирамидах и не смотреть на новые возможности в местах, где мы уже отслеживания еще одна особенность.

Мы принимаем изображения в этом узле с картинки в сообщения синхронизированы и отправить сообщение PointCloud с позиции особенностей, их ковариация в трех координатах и ​​SURF дескриптор функции.

Третья задача заключается в осуществлении расширенного фильтра Калмана и алгоритма данным ассоциации, базирующейся в Махаланобиса расстояние от CloudPoint видно из робота и CloudPoint на карте. Для этого мы читаем одометрии и PointCloud сообщения, и мы также отправить сообщение одометрии и PointCloud сообщение с позиции робота и функции, включенные в карту на выходе.

Перевод

http://www.ros.org/news/2010/08/robots-using-ros-thecorporas-qbo.html

Категория: робототехника | Просмотров: 781 | Добавил: Lora | Рейтинг: 0.0/0
Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]