Comments 19
Круто!
p.s. а почему 'быстрый и маленький, с 8-мью камерами с FPGA' не должен был работать?
p.s. а почему 'быстрый и маленький, с 8-мью камерами с FPGA' не должен был работать?
Во первых, применение 8 камер само по себе ставит задачу огромной сложности, поскольку необходимо каким либо образом интегрировать информацию поступающую с них в единую модель. Камеры должны быть идеально откалиброваны, чтобы не решать проблемы механики кодом. К примеру каждая камера имеет свои искажения. Первое — это то, что оптическая ось не располагается по центру матрицы. Невозможно установить линзу так, чтобы оптическая ось располагалась точно по центру, сама линза на будет паралелльно матрице. Сама матрица также имеет некоторый угол (мельчайшие неровности клея, плюс сам клей на который сажают чип может играть при засыхании). Все это ставит сложности в использовании многих камер. Но для робота, который имеет большую скорость процессинга большой точностью можно пренебречь, поскольку распознавание и корректировка идет не один раз, а много раз в секунду.
Во вторых, как реализовать распознавание на FPGA, это реальный вызов поскольку там меняется логика работы принципиальной схемы.
Во вторых, как реализовать распознавание на FPGA, это реальный вызов поскольку там меняется логика работы принципиальной схемы.
Я прекрасно понимаю — FPGA это реально вызов, но о сложностях калибровки и центрирования я не согласен. Конечно, если строить алгоритм, основываясь на утверждении что все камеры идеально расположены и искажения идентичны, но это глупо. Калибровку проводить всеравно придется!
Алгоритмы распознавания строятся на принципе — строим математическую модель (пусть и не точную) а затем путем специально подобранных ситуаций (выставление меток в заведомо известные координаты) подгоняем константы, решая соответствующее уравнение или используя алгоритмы многомерной оптимизации… в конечном счете нет разницы — две камеры или десять, все сводится к сложности этих уравнений и наличию вычислительных мощностей на конечном устройстве.
p.s. Интересно, ребята с FPGA выложили в публичный доступ свои алгоритмы?
Алгоритмы распознавания строятся на принципе — строим математическую модель (пусть и не точную) а затем путем специально подобранных ситуаций (выставление меток в заведомо известные координаты) подгоняем константы, решая соответствующее уравнение или используя алгоритмы многомерной оптимизации… в конечном счете нет разницы — две камеры или десять, все сводится к сложности этих уравнений и наличию вычислительных мощностей на конечном устройстве.
p.s. Интересно, ребята с FPGA выложили в публичный доступ свои алгоритмы?
--на соревнования два магистра
Mагистра чего? Магии?
А почему не сделать удаленное вычисление на внешнем сервере? Или правила запрешают?
Mагистра чего? Магии?
А почему не сделать удаленное вычисление на внешнем сервере? Или правила запрешают?
Магистры Electrical Engineering, Computer Science, не могу точно сказать, потому что это уже из разряда уже легенд.
Вычисления на внешнем сервере запрещают правила. Кстати, эта проблема часто встречается при проектировании дронов. То есть, если мы ставим основную систему на сам дрон, то он заметно утежеляется за счет аккумуляторов и веса самих компонентов, и как результат уменьшается время полета. Можно проводить все вычисления на внешней системе, которая стоит на земле. Дрону требуется лишь быстрый канал связи. К примеру, в Европа вся покрыта вышками мобильной связи, и у нас в принципе есть канал связи. Плюсы — облегчение и увеличение времени полета дрона, возможность реализовывать сложные вычисления. Минусы — зависимость от канала связи, и как результат возможность потери дрона, если связь пропадет.
В лаборатории Таллиннского Технического Университета проектировали систему для дронов, на OpenCV, которая бы по CornerPoints отслеживала бы обьекты. Грубо говоря берем с Гугл-карт изображение вбиваем, даем GPS координаты и дрон летает вокруг и снимает. У них возникли проблемы с производительностью, поскольку изначально была выбрана неверная архитектура. На борту паралелльно шла запись видео, его сжатие, плюс распознавание, которое ест ресурсы, вдобавок ко всему отсылка видео, не помню уже по какому каналу. Как результат 10 фпс, что совершенно неприменимо для дрона.
Вычисления на внешнем сервере запрещают правила. Кстати, эта проблема часто встречается при проектировании дронов. То есть, если мы ставим основную систему на сам дрон, то он заметно утежеляется за счет аккумуляторов и веса самих компонентов, и как результат уменьшается время полета. Можно проводить все вычисления на внешней системе, которая стоит на земле. Дрону требуется лишь быстрый канал связи. К примеру, в Европа вся покрыта вышками мобильной связи, и у нас в принципе есть канал связи. Плюсы — облегчение и увеличение времени полета дрона, возможность реализовывать сложные вычисления. Минусы — зависимость от канала связи, и как результат возможность потери дрона, если связь пропадет.
В лаборатории Таллиннского Технического Университета проектировали систему для дронов, на OpenCV, которая бы по CornerPoints отслеживала бы обьекты. Грубо говоря берем с Гугл-карт изображение вбиваем, даем GPS координаты и дрон летает вокруг и снимает. У них возникли проблемы с производительностью, поскольку изначально была выбрана неверная архитектура. На борту паралелльно шла запись видео, его сжатие, плюс распознавание, которое ест ресурсы, вдобавок ко всему отсылка видео, не помню уже по какому каналу. Как результат 10 фпс, что совершенно неприменимо для дрона.
Too late… Deleted…
Спасибо за статью! Не могли бы вы, пожалуйста, более детально рассказать об ударном механизме на основе соленоида и конденсаторов для большого импульса? Зачем нужны конденсаторы, в них накачивается большое напряжение, или это для того, чтобы не перегружать аккумулятор большим током?
Конденсаторы используются для получения импульса большой мощности, как в фотовспышках. Импульс идет на катушку и индуцированное магнитное поле выталкивает стержень. Чем больше импульс, тем сильнее импульс получает стержень. Мы экспериментировали с количеством конденсаторов, оптимальное количество шесть штук, к сожалению параметры уже не помню. Если взять больше, то увеличивается время заряда конденсаторов, ток сильно нагревает провода и реле. Вот собственно реле HFKW и конденсаторы.
В «Популярной Механике» как то описывали индукционое оружие и собирали из фотовспышек пистолет, который стреляет гвоздями. У нас, при подключении 10 конденсаторов, стержень вылетал с такой силой, что мяч летал с рикошетами по помещению.
Здесь детально все описано.
В «Популярной Механике» как то описывали индукционое оружие и собирали из фотовспышек пистолет, который стреляет гвоздями. У нас, при подключении 10 конденсаторов, стержень вылетал с такой силой, что мяч летал с рикошетами по помещению.
Здесь детально все описано.
Спасибо! А саму катушку вы наматывали самостоятельно? И что у вас в качестве ударного стержня? Он в конце удара как-то останавливается?
Еще интересно, вы еще будете участвовать в последующих соревнованиях?
Я думаю, что когда-нибудь да. И основной интерес это взаимодействие между роботами. Стратегии и обмен информацией.
Интересно, а наработки потом как-нибудь используются, или же это все остается на уровне соревнований?
Sign up to leave a comment.
Как мы делали робота-футболиста