Привет, Хабр! Мой сегодняшний пост по программированию графики будет не таким объемным, как предыдущие. Почти в любом сложном деле иногда есть место несерьезному, и сегодня мы будем рендерить котиков. Точнее я хочу рассказать о реализации алгоритма рендеринга меха Shells and Fins (SAF) традиционно для Direct3D 11 и OpenGL 4. За подробностями прошу под кат.

Иллюстрация к последней задаче.

Существуют задачи с простыми и, казалось бы, очевидными решениями, которые, однако, трудно найти. При их решении опасно полагаться на интуицию, ведь правильный ответ зачастую совсем не совпадает с тем, который она подсказывает. В данной статье я предлагаю подборку из 10 таких заданий, упорядоченных по возрастанию сложности; их решения убраны под спойлер. Для получения верных ответов не нужно обладать какими-то специальными знаниями, достаточно лишь находчивости и знания школьной программы.

Есть такая интересная задача — построение 3D структуры по набору изображений (фотографий) — Structure from Motion. Как её можно решить? После некоторых размышлений приходит на ум такой алгоритм. Найдём на всех изображениях характерные особенности (точки), сопоставим их друг с другом и триангуляцией найдём их трёхмерные координаты. Тут правда есть проблема — неизвестно положение камер при съёмке. Можно ли их найти? Вроде можно. Действительно, пусть у нас N точек на кадре и M кадров. Тогда неизвестных будет 3 * N (трёхмерные координаты точек) + 6 * (M — 1) (координаты камер (вместо 6 может стоять другое число, но сути это не меняет)). Уравнений же у нас 2 * M * N (у каждой точки на каждом изображении есть две координаты). Выходит, что уже для двух изображений и 6 точек задачка разрешима. Под катом описание принципиальной схемы решения задачи SfM (по возможности без формул — но со ссылками для вдумчивого изучения).

Полтора года назад я писал статью о разработке своей собственной шины «CLUNET» для соединения устройств в «умном доме». Многие просят рассказать о том, что же у меня получилось в итоге, что я сейчас и попытаюсь сделать.

Попытался начертить схему моей комнаты со всеми устройствами объединёнными в сеть, картинка кликабельна:



Вся идея держится на трёх китах:

• Децентрализация — вся система функционирует без какого-либо главного модуля;
• Простота — минимум компонентов и лёгкость подключения;
• Дешевизна — себестоимость устройства легко уложить в 100 рублей.

Тема «Умный дом» уже у всех на слуху. Про неё говорят, в неё вкладывают, её развивают… По этой теме к таким гигантам как Siemens, General Electric и др. присоединились, казалось бы, не совсем профильные компании, такие как Microsoft, Google, Apple.

Единого стандарта по теме нет, равно как нет инструкции, мол, «делай так и вот так», поэтому теоретически построить свой умный дом может каждый и именно так, как ему захочется и потому эту тему я не смог пропустить и активно к ней подключился. Не скажу, что с умными домами я собаку съел… нет, скорее так, понадкусывал, но тем не менее, на основе свое опыта и своих наблюдений попробую выложить развёрнутый… ммм… How-To? Нет, не потянет. Обзор? Тоже не то… Скорее это будет напутствие или некий набор советов.

Театр начинается с вешалки, а я начну с того, что сразу расставлю все точки над «И», чтобы у читателей не возникало в процессе чтения необоснованного негатива или просто какого-то недопонимания.

Самое главное — это то, что статья рассчитана на людей, которые толком ещё не поняли, нужен ли им вообще этот самый «Умный дом» и нужно ли влезать в эту тему?

Теперь термин.
Будем честны, «Умный дом» — это не только такая система с искусственным интеллектом, которая разговаривает с Вами по утрам в ванной (пока вы бреетесь) и готовит Вам ужин пока вы едете домой. Не нужно путать систему с женой.

Реализацию порядко-независимой прозрачности (order-independent transparency, OIT), наверное, можно считать классической задачей программирования компьютерной графики. По сути, алгоритмы OIT решают одну простую прикладную задачу – как нарисовать набор полупрозрачных объектов так, чтобы не беспокоиться о порядке их рисования. Правила смешивания цветов при рендеринге требуют он нас, чтобы полупрозрачные объекты рисовались в порядке от дальнего к ближнему, однако этого сложно добиться в случае протяженных объектов или объектов сложной формы. Реализация одного из самых современных алгоритмов, OIT с использованием связных списков, была представлена AMD для Direct3D 11 еще в 2010 году. Скажу откровенно, производительность алгоритма на широко доступных графических картах тех лет не произвела на меня должного впечатления. Прошло 4 года, я откопал презентацию AMD и решил реализовать алгоритм не только на Direct3D 11, но и на OpenGL 4.3. Тех, кому интересно, что получилось из этой затеи, прошу под кат.

Привет, Хабр! Мой предыдущий пост, посвященный программированию графики, был благодушно воспринят сообществом, и я отважился ещё на один. Сегодня я расскажу об алгоритме рендеринга теней Parallel-Split Shadow Mapping (PSSM), с которым я впервые столкнулся, когда возникла рабочая необходимость отображать тени на большом расстоянии от игрока. Тогда я был ограничен набором возможностей Direct3D 10, сейчас я реализовал алгоритм на Direct3D 11 и OpenGL 4.3. Подробнее алгоритм PSSM описывается в GPU Gems 3 как с математической точки зрения, так и с точки зрения реализации на Direct3D 9 и 10. За подробностями прошу под кат.

Ранее мы увидели как организована виртуальная память процесса. Теперь рассмотрим механизмы, благодаря которым ядро управляет памятью. Обратимся к нашей программе:

В первой части я рассказал о необходимости идентификации расширений, присутствующих на конкретном процессоре. Это нужно для того, чтобы исполняющийся код (операционная система, компилятор или пользовательское приложение) смог надёжно определить, какие возможности аппаратуры он может задействовать. Также в предыдущей статье я сравнил несколько популярных архитектур центральных процессоров общего назначения. Возможности по идентификации между ними сильно разнятся: некоторые предоставляют полную информацию о расширениях ISA, тогда как другие ограничиваются парой чисел для различения вендора и ревизии.
В этой части я расскажу об одной инструкции архитектуры Intel IA-32 — CPUID, введённой специально для перечисления декларируемых процессором расширений. Немного о том, что было до её появления, что она умеет сообщать, какие неожиданности могут поджидать и какой софт позволяет интерпретировать её вывод.


^{Источник изображения: [1]}

Прочитав статью про семь соприкасающихся цилиндров, я задумался: действительно ли эта задача такая сложная? Или ей просто раньше никто всерьёз не занимался?
Положение бесконечного цилиндра известного радиуса в пространстве задаётся четырьмя независимыми величинами (имеет 4 степени свободы). Для семи цилиндров в общем положении потребуется 28 величин. Каждое условие «два цилиндра касаются» даёт одно ограничение, всего остаётся 7 степеней свободы. Шесть из них — перемещения пространства, последнее остаётся на саму конфигурацию. То есть, у нас должно получиться одно или несколько однопараметрических семейств конфигураций, если только не помешает топология (из-за которой решений может не оказаться вообще).
Вместо цилиндров нам удобнее работать с прямыми. Если диаметры двух цилиндров одинаковы и равны, допустим, единице, то они касаются (внешним образом) тогда и только тогда, когда расстояние между их осями равно единице. Учтём этот факт, и пойдём искать семь красных перпендикулярных прямых...

Добрый день, уважаемые коллеги. Данная статья будет являться продолжением темы, начатой в посте habrahabr.ru/post/178103.
Продолжим с того момента, когда у нас уже есть значения конструктивных постоянных для двигателя Lego, и можно перейти к конструированию и обсчету робота. В качестве опытного образца остановимся на Segway. Это одна из наиболее показательных задач теории автоматического управления. Привожу конструкцию этого механизма.

Волею судеб мне довелось разбираться с организацией многозадачности, точнее псевдо-многозадачности, поскольку задачи делят время на одном ядре процессора. Я уже несколько раз встречала на хабре статьи по данной теме, и мне показалось, что данная тема сообществу интересна, поэтому я позволю себе внести свою скромную лепту в освещение данного вопроса.
Сначала я попытаюсь рассказать о типах многозадачности (кооперативной и вытесняющей). Затем перейду к принципам планирования для вытесняющей многозадачности. Рассказ рассчитан скорее на начинающего читателя, который хочет разобраться, как работает многозадачность на уровне ядра ОС. Но поскольку все будет сопровождаться примерами, которые можно скомпилировать, запустить, и с которыми при желании можно поиграться, то, возможно, статья заинтересует и тех, кто уже знаком с теорией, но никогда не пробовал планировщик “на вкус”. Кому лень читать, может сразу перейти к изучению кода, поскольку код примеров будет взят из нашего проекта.
Ну, и многопоточные котики для привлечения внимания.

Началась эта история с того, что начитавшись постов с тегом DIY я решил обзавестись набором МК + отладочная плата. Погуглив, узнал что самая дешевая в городе плата это LaunchPad от TI. Не долго думая, отправился за ней в магазин, и понеслась… как и у всех сначала были мигания светодиодами, потом подключение дисплея от Siemens CX75, и т.д.
Вскоре мне надоело делать что-то просто так, без цели, ради того что бы сделать. Так и возникла мысль создать себе гаджет, которым бы я пользовался постоянно.
За подробностями прошу под кат.

Автоматизировать свой дом я начал года 2 назад, в основном используя беспроводную технологию Z-Wave, но и ради фана собрал несколько устройств самостоятельно на микроконтролле ATtiny2313 и Raspberry Pi. Когда я принял решение, что буду делать умный дом, я поставил три задачи, которые умный дом должен был решать, первая — экономия электроэнергии, вторая — обеспечение комфорта, третья — отображение информации о сотоянии дома в реальном времени.

На данный момент удалось реализовать следующее:

• Автоматическое включение и выключение света в коридорах
• Управление телевизором с iPhone при помощи Raspberry Pi и ИК-модуля
• Метеостанция c датчиками температуры и влажности
• Пылесос iRobot, который скоро приобщится к WiFi

Но третья задача по отображению информации была решена не полностью. На кухне и в комнате у меня стоят метеостанции показывающие температуру и влажность, чтобы посмотреть где горит свет, нужно открывать приложение на iPad, чтобы узнать пробки, нужно открывать другое приложение. Всей этой информацией я пользуюсь каждый день, и логично было бы получать её из одного места, поэтому я решил сделать информационную панели установленную стационарно в удобном месте.

Уровень углекислого газа (CO2) один из важных показателей качества воздуха в помещении. Еще его уровень очень удобно использовать для управления вентиляцией.

В статье расскажу о доработке проветривателя и дистанционном управлении вентиляторами посредством микроконтроллеров и датчика CO2.
Также, при желании, после небольшой доработки эту же схему можно применить и для управление приточной-вытяжной системой.

Данная статья является первой в планируемом цикле статей по изучению программирования микроконтроллеров. Изучая различные материалы я отметил, что практически все они начинаются с того, что новичку предлагается скачать (или использовать идущую со средой разработки) библиотеку для работы с периферийными устройствами и использовать ее для написания своей первой программы (обычно мигание светодиодом).

Меня это сильно удивило. Если верить данным статьям, для программирования не обязательно даже читать документацию к программируемому контроллеру. Меня же учили премудростям «железного программирования» совершенно иначе.

В этой статье, путь от фразы «Да, я хочу попробовать!» до радостного подмигивания светодиода, будет значительно длиннее чем у других авторов. Я постараюсь раскрыть аспекты программирования микроконтроллеров, которые прячутся за использованием библиотечных функций и готовых примеров.
Если вы намерены серьезно изучать программирование микроконтроллеров данная статья для вас. Возможно, она может заинтересовать и тех, кто вдоволь наигрался с Arduino и хочет получить в свои руки все аппаратные возможности железа.

Здравствуй, Хабр!


Решил написать статью о своем опыте работы с IR на Cubieboard.

Не так давно заказал себе это замечательное устройство (заказывал специально для будущего домашнего сервера, и, следовательно, использовать на ней только серверную ОCь) Выбор пал на Cubian (http://cubian.org/) в виду того, что строить свой велосипед пока не хочется.

Предполагалось развернуть на кубике nginx, php5, samba, mocd и несколько своих сервисов для управления блоком реле.
В ходе изучения кубика решил попробовать настроить IR на прием команд с пульта от старого TV тюнера, решение в виде lirc развернуть не получилось, стал искать другие решения, ничего доброго не нашел.

Написал свое решение, которым теперь делюсь с вами.

Некоторое время назад к нам обратился один потенциальный заказчик со своей идеей проекта «умного дома». Мы заказчикам всегда рады, особенно если у них есть более-менее внятная идея и достаточно денег для ее воплощения (сразу скажу — этот заказчик пока что является идеалом сферического заказчика в вакууме, повезло нам с ним). Так что после пары встреч родилось общее описание проекта, и мы приступили к поиску вариантов технической реализации. Нужен был недорогой контроллер с поддержкой WiFi и USB, небольшим энергопотреблением и, главное, с достаточно открытой архитектурой, чтобы мы могли сделать на его базе собственное кастомизированное решение.

И тут очень удачно попалась нам на глаза статья. Ух ты, какие штуки бывают, оказывается! У меня самого в качестве передвижной точки доступа для поездок по Китаю (где до сих пор RJ-45 розетка в номере при отсутствии WiFi — довольно частое явление) давно уже используется мини-роутер TP-LINK TL-WR702N, купленный рублей за 700, но тот факт, что внутри живет вполне приличный одноплатный компьютер с кучей дополнительных возможностей, стал для меня приятным сюрпризом. А поскольку мы по своему основному бизнесу плотно завязаны с Китаем (и китайскими производителями электроники в частности), стало нам интересно — во сколько же нам обойдется собственная плата на базе SoC AR9331, если целое законченное решение в корпусе, в коробке, с проводами и блоком питания, стоит в России 700р (на то время — $22) в рознице?

Собственно, выключатель спроектирован, произведен, протестирован, запрограммирован, установлен и вполне себе самостоятельно работает.

Теперь хотелось бы воспользоваться им «на полную катушку».

Пока не хватает следующих возможностей по удаленному управлению:

• Изменять временные характеристики работы выключателя.
• Узнать текущее его состояние.
• Управлять его состоянием.

Человечество давно мечтает о домашних роботах. За последние сто лет образ домашнего робота сформирован в фантастических фильмах и книгах: чаще всего это антропоморфное устройство с головой, руками и ногами. Такой робот всегда готов приготовить и принести хозяину чашечку кофе, подмести пол, протереть окно и выполнить другую домашнюю работу. А еще домашние роботы из фантастики всегда могут поговорить с хозяином. Не просто выполнять команды, а быть секретарем, помощником, партнером или даже другом!



Когда мы с друзьями решили сделать своего домашнего робота, то тоже сначала смотрели на андроидов. Хотелось построить этакого дворецкого, чтобы и завтрак мог приготовить, и ковер пропылесосить, и гостей встретить. К сожалению, изучив рынок, мы поняли, что сегодня такого робота сделать нельзя. Вернее сделать-то можно, но он будет стоить как новая иномарка и требовать регулярного сервисного обслуживания, при этом адаптация такого робота под каждую конкретную кухню будет не проще, чем пересобрать Ubuntu на Z80. Понятно, что желающих купить такого робота будет не очень много.

И тогда пришло понимание, что домашнему роботу на первых порах совсем не обязательно ходить по дому. Вдохновением для нас стал Jarvis (Джарвис) — герой фильма «Железный человек». Это дворецкий, искусственный интеллект, не имеющий тела, но способный управлять различными устройствами в доме главного героя. В результате у нас получился Cubic — домашний робот, который живет дома и может полноценно (более или менее) разговаривать с его обитателями, а также управлять различными системами типа «умный дом».