Pull to refresh
40
0
Печенко Антон @Parilo

Программист

Send message

Vision-based SLAM: стерео- и depth-SLAM

Reading time16 min
Views20K
После небольшого перерыва мы продолжаем серию статей-уроков по SLAM. В предыдущих выпусках мы подготовили программное окружение, а также поработали с монокулярным SLAM. Под катом – урок по использованию SLAM на основе стереокамеры и камеры глубины. Мы расскажем о настройке пакетов и оборудования и дадим советы по использованию двух ROS-пакетов: ставшего традиционным RTAB-Map и свежего вкусного ElasticFusion.


Читать дальше →

Vision-based SLAM: монокулярный SLAM

Reading time8 min
Views31K
Продолжаем серию статей-уроков по визуальному SLAM уроком о работе с его монокулярными вариантами. Мы уже рассказывали об установке и настройке окружения, а также проводили общий обзор в статье о навигации квадрокоптера. Сегодня попробуем разобраться, как работают разные алгоритмы SLAM, использующие единственную камеру, рассмотрим их различия для пользователя и дадим рекомендации по применению.

Читать дальше →

Vision-based SLAM: tutorial

Reading time7 min
Views31K
После опубликования статьи об опыте использования монокулярного SLAM мы получили несколько комментариев с вопросами о подробной настройке. Мы решили ответить песней серией статей-уроков о SLAM. Сегодня предлагаем ознакомиться с первой из них, в которой поставим все необходимые пакеты и подготовим окружение для дальнейшей работы.



Читать дальше →

ДНК-оригами: как из ДНК делают интересные штуки нанометрового размера

Reading time12 min
Views85K
Недавно я обнаружил весьма печальный факт: на Хабре совершенно не освещена такая забавная тема, как ДНК-оригами. Есть только один пост 2009 года, рассказывающий лишь самое начало занимательной истории о том, как из ДНК (да-да, той самой дезоксирибонуклеиновой кислоты, несущей нашу генетическую информацию) можно создавать всякие хитрые, плоские и трехмерные штуки нанометрового размера. Та самая нано-технология, как она есть. В этом обзоре я хочу рассказать о развитии ДНК-оригами: двухмерные смайлики из ДНК, трехмерные фигуры, кристаллы из ДНК с запрограммированной структурой, ДНК-«коробочки» с крышкой, способные нести молекулы нужных веществ и выпускать их после сигнала об открытии крышки, и, наконец, динамические структуры типа ДНК-шагохода (walker), гуляющего по подложке (создатели гордо говорят, что это уже наноробот!). Кто хочет узнать больше о том, зачем все это нужно, почитать о технологиях изготовления красивых нанометровых штук из ДНК или просто посмотреть красивые картинки, добро пожаловать под кат.


Так выглядит ДНК-наноробот

Читать дальше →

Навигация квадрокоптера с использованием монокулярного зрения

Reading time5 min
Views43K
Сейчас для многих компьютерное зрение не является тайной за семью замками. Однако новые алгоритмы и подходы не перестают впечатлять. Одним из таких направлений является монокулярное зрение, в особенности SLAM. О том, как мы решали задачу навигации квадрокоптера, оснащенного единственной камерой, и пойдет речь в этой статье.


Читать дальше →

TensorFlow: машинное обучение от Google, теперь – умнее и для всех

Reading time2 min
Views61K
Всего-то пару лет назад мы не могли общаться с приложениями Google сквозь уличный шум, не переводили русские надписи в Google Translate и не искали фото того самого лабрадудля в Google Photos, только лишь о нём услышав. Дело в том, что наши приложения были тогда недостаточно умны. Что ж, очень быстро они стали значительно, значительно умнее. Сегодня, благодаря технологии машинного обучения, все эти замечательные штуки, равно как и многое другое и более серьёзное, мы можем делать играючи.

В общем, встречайте: мы создали принципиально новую систему машинного обучения по имени TensorFlow. TensorFlow быстрее, умнее и гибче в сравнении с нашей предыдущей технологией (DistBelief, с 2011, та самая, что распознавала кошку без учителя), благодаря чему стало значительно проще адаптировать её к использованию в новых продуктах и исследовательских проектах. TensorFlow – высокомасштабируемая система машинного обучения, способная работать как на простом смартфоне, так и на тысячах узлов в центрах обработки данных. Мы используем TensorFlow для всего спектра наших задач, от распознавания речи до автоответчика в Inbox и поиска в Google Photos. Такая гибкость позволяет нам конструировать и тренировать нейросетки до 5 раз быстрее в сравнении с нашей старой платформой, так что мы действительно можем использовать новую технологию значительно оперативнее.

image

Читать дальше →
2

Information

Rating
Does not participate
Registered
Activity