Комментарии 9
Есть ли вероятность в будущем получить сенсор, который будет просто выдавать координаты, начиная от точки где его включили? Было бы очень востребовано в разных проектах, связанных с позиционироанием внутри помещений. Или вычислительных ресурсов недостаточно для запуска алгоритмов на небольших и недорогих процессорах?
Сенсор — в смысле depth-сенсор? :) Если речь о нем, то тут засада не только в производительности, но и в алгоритмах. Нет универсальных SLAM, по крайней мере, сейчас. Алгоритмы типа ElasticFusion работают при некоторых ограничениях: хорошем освещении, достаточно рельефной и текстурированной сцене. Даже использование LiDAR'ов не избавляет от этих проблем в общем случае.
Нет, сенсор, который по аналогии с IMU+GPS, выдаст ориентацию, координаты, скорости и ускорения. Ведь смысл SLAM не только в построении карты, а и в определении своего местоположения в пространстве. Вне помещений это уже успешно решено, а вот внутри GPS и компасс не работают.
Тут разве что по wifi, который везде есть :) Правда, в помещениях гораздо полезнее знать свое положение относительно местности, а не от точки взлета, ибо препятствий много :) Ну, и как обычно, смешивать показания ИНС с данными SLAM.
Да, Танго впечатляет :) Хотя на самом деле ни в программной, ни в аппаратной частях нет ничего сложного. Насколько я понимаю, программная часть основана на appearance-based RGB-D SLAM, очень похожем на RTAB-Map, правда, очень хорошо оптимизированном под конкретное железо. Широкоугольная камера (120 градусов) позволяет достаточно быстро двигаться без потери трекинга. Самое впечатляющее — это построение меша почти в реалтайме на планшете :) Кстати, посмотреть бы, как оно будет работать со слаботекстурированными объектами (думаю, не зря автор презентации принес деревянный стол с хорошей текстурой :) )
Да, вполне возможно что из Tango вырастет серия отдельных сенсоров для indoor-позиционирования. Если сделать заранее съемку помещения, точность будет впечатляющей.
А есть ли что-нибудь более современное и качественное чем StereoBM и StereoSGBM? В плане скорости работы и качества результата. И при этом чтобы код был в доступе.
Сейчас очень рапространены алгоритмы на основе сверточных сетей, они дают очень неплохие результаты. Вот здесь и здесь можно посмотреть, на что способны современные алгоритмы (не только на основе нейросетей). Многие из них находятся в открытом доступе.
Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

Информация

Дата основания
Местоположение
Россия
Сайт
www.singularis-lab.com
Численность
11–30 человек
Дата регистрации

Блог на Хабре