Sto lavorando alla localizzazione e alla navigazione di robot in ambienti urbani. Voglio usare la fotocamera. Ma sono un po 'confuso riguardo ai dati LRF o ad altri dati laser.
Perché le persone vogliono usare la fotocamera?
perché non LRF o altri dati laser?
Qualcuno può spiegare per favore a favore di Camera?
Risposte:
Un telemetro laser 3D o LIDAR come quello su Google Car è molto più costoso di una fotocamera. L'altra ragione è che mentre nel caso di un LIDAR è disponibile la distanza di ogni pixel, i dati generati da elaborare sono enormi. È necessario trasferire ed elaborare i dati più rapidamente, il che risulta nuovamente come un aumento dei costi. Infine, le fotocamere di solito hanno una durata maggiore, quindi è necessaria una minore manutenzione.
Con telecamere e computer vision relativamente economici, si possono ottenere risultati abbastanza buoni.
Esempi:
Oltre a questi punti nella risposta di Bence, le telecamere possono:
navigazione in ambienti urbani
A seconda del laser, potrebbero esserci vincoli legali su dove è possibile utilizzarlo. Correre in città lanciando raggi laser potrebbe richiedere un'autorizzazione / licenza speciale.
Come altri già risposto. Telecamere di solito sono molto più economici rispetto L aser R ange F inders.
Quando parli di fotocamera, intendi le fotocamere 2D, vero? Sono disponibili alcune fotocamere 3D come la famiglia di fotocamere ifm O3D3xx . Quella fotocamera potrebbe non avere la precisione di uno scanner laser ma forniscono dati di profondità 3D con frame rate ragionevoli ad un prezzo di ~ 1k
Ci sono dei vantaggi nell'usare un LIDAR per SLAM rispetto a una fotocamera RGB standard?
Puoi controllare questo link dove ho già risposto a una domanda in qualche modo simile. (vantaggi e svantaggi di ciascuno)
negli ambienti urbani
Se ti riferisci ad auto autonome come quelle di Google, ci sono molte considerazioni e vincoli (sicurezza, costi ecc.).
Se sei interessato alla ricerca e all'apprendimento, ti suggerisco di utilizzare qualsiasi piattaforma hardware disponibile.
Tieni a mente:
Non credo che le persone "vogliano" usare solo le fotocamere. Se tutti i ricercatori potessero permettersi i LiDAR, li metterebbero tutti sui loro robot per l'ambiente esterno.
Le telecamere sono piuttosto economiche e l'unico limite alla portata è la risoluzione pixel / superpixel che puoi elaborare nel tuo algoritmo / software.
La maggior parte dei ricercatori (incluso me) usano telecamere a luce strutturata (anche se non funzionano all'aperto, quindi passiamo alle telecamere RGB su questi sensori quando il robot è all'aperto). Una soluzione a questo problema di luce è che utilizziamo anche telecamere stereo (visione stereo / profondità multi-view che è computazionalmente costosa) per determinare approssimativamente la profondità, in base alle capacità di elaborazione del controller / CPU. Un'altra soluzione che devo ancora esplorare personalmente è l'uso di più Kinects / Asus Xtions ecc., Dove si ottiene una conferma di profondità e più telecamere RGB per esterni.
I LiDAR sono in genere molto costosi (in migliaia di $$ per quelli veramente buoni). Anche se questo potrebbe cambiare in futuro con alcune aziende che pubblicano "LiDAR" da $ 250 come Sweep .
Inoltre, gli LRF / LiDAR hanno portata e risoluzione limitate (ovvero, oltre una certa distanza, non sono in grado di risolvere in modo inequivocabile la profondità e quindi restituiscono valori 0 (non sono sicuro in particolare di LiDAR, ma le telecamere di profondità hanno un massimo (al di sopra) come così come intervallo minimo (sotto il quale) non ti danno profondità).
Spero che questo ti aiuti.
Ho intenzione di aggiungere un altro motivo che francamente speravo che qualcun altro avrebbe sollevato. Perché perché realizziamo i robot in primo luogo? Macchine senza emozioni per fare il nostro lavoro sporco?
Penso che il fatto che un robot possa contare esclusivamente sulla "visione" come facciamo noi mammiferi li rende più simili a noi. Quindi per me laser e sonar tradiscono. Ciò su cui dovremmo concentrarci su IMHO invece di barare è realizzare fotocamere migliori con frame rate più elevato, gamma dinamica più elevata e meno artefatti e scrivere software in grado di ottenere i dati necessari da loro. (O, parlando in termini post 2012, formiamo le nostre reti per ottenere da loro i dati di cui hanno bisogno).