Как найти 3D координаты объектов на изображении?
Статья о задаче пространственной локализации объектов на изображении с одной камеры и о её решении с помощью OpenCV
@timofeenko_msread-only
User
Obsidian: синхронизация без боли
Easy
6 min
Легкий и простой способ настроить бесплатную синхронизацию Obsidian между всеми своими устройствами.
Obsidian+Github вместо Notion: синхронизация, бекап и версионность (3-в-1)
Easy
9 min
Tutorial
О том, как сделать прозрачную синхронизацию заметок Obsidian между устройствами (Desktop, Android, iOS) через GitHub:
1. Без сторонних приложений (вроде iCloud, SyncThing, Termux и пр)
2. Бесплатно
3. Бонусом — резервная копия: как самих заметок, так и истории изменений.
В результате получается полноценная замена Notion: структурированные заметки с автоматической синхронизацией между устройствами.
Обучение с подкреплением для самых маленьких
8 min
В данной статье разобран принцип работы метода машинного обучения«Обучение с подкреплением» на примере физической системы. Алгоритм поиска оптимальной стратегии реализован в коде на Python с помощью метода «Q-Learning».
Обучение с подкреплением — это метод машинного обучения, при котором происходит обучение модели, которая не имеет сведений о системе, но имеет возможность производить какие-либо действия в ней. Действия переводят систему в новое состояние и модель получает от системы некоторое вознаграждение. Рассмотрим работу метода на примере, показанном в видео. В описании к видео находится код для Arduino, который реализуем на Python.
С помощью метода «обучение с подкреплением» необходимо научить тележку отъезжать от стены на максимальное расстояние. Награда представлена в виде значения изменения расстояния от стены до тележки при движении. Измерение расстояния D от стены производится дальномером. Движение в данном примере возможно только при определенном смещении «привода», состоящего из двух стрел S1 и S2. Стрелы представляют собой два сервопривода с направляющими, соединенными в виде «колена». Каждый сервопривод в данном примере может поворачиваться на 6 одинаковых углов. Модель имеет возможность совершить 4 действия, которые представляют собой управление двумя сервоприводами, действие 0 и 1 поворачивают первый сервопривод на определенный угол по часовой и против часовой стрелке, действие 2 и 3 поворачивают второй сервопривод на определенный угол по часовой и против часовой стрелке. На рисунке 1 показан рабочий прототип тележки.
Рис. 1. Прототип тележки для экспериментов с машинным обучением
Обучение с подкреплением — это метод машинного обучения, при котором происходит обучение модели, которая не имеет сведений о системе, но имеет возможность производить какие-либо действия в ней. Действия переводят систему в новое состояние и модель получает от системы некоторое вознаграждение. Рассмотрим работу метода на примере, показанном в видео. В описании к видео находится код для Arduino, который реализуем на Python.
Задача
С помощью метода «обучение с подкреплением» необходимо научить тележку отъезжать от стены на максимальное расстояние. Награда представлена в виде значения изменения расстояния от стены до тележки при движении. Измерение расстояния D от стены производится дальномером. Движение в данном примере возможно только при определенном смещении «привода», состоящего из двух стрел S1 и S2. Стрелы представляют собой два сервопривода с направляющими, соединенными в виде «колена». Каждый сервопривод в данном примере может поворачиваться на 6 одинаковых углов. Модель имеет возможность совершить 4 действия, которые представляют собой управление двумя сервоприводами, действие 0 и 1 поворачивают первый сервопривод на определенный угол по часовой и против часовой стрелке, действие 2 и 3 поворачивают второй сервопривод на определенный угол по часовой и против часовой стрелке. На рисунке 1 показан рабочий прототип тележки.
Рис. 1. Прототип тележки для экспериментов с машинным обучением
Исследование методов SLAM для навигации мобильного робота внутри помещений. Опыт исследования R2 Robotics
15 min
В настоящее время существует множество видов навигации автономных беспилотных аппаратов и роботов. В целом их можно разделить на навигацию внутри помещений – indoor, и вне помещений – outdoor.
В свою очередь, навигация внутри помещений также направлена на решение множества задач. Как правило, это мобильные роботы, предназначенные для перемещения грузов на складе, роботы пылесосы, роботы для мерчандайзинга, интерактивного общения с клиентами, официанты и т.д. Когда мы переходим к навигации внутри помещений, то сразу теряем все преимущества спутниковой навигации, потому что спутниковый сигнал, как правило, не достигает устройств сквозь бетонные и металлические конструкции. С другой стороны, благодаря тому что пространство внутри зданий зачастую ограниченно относительно небольшими площадями, можно воспользоваться такими средствами навигации, как триангуляция, навигация по различным меткам (QR коды с указанием последующих команд для робота, сигнальные линии по ходу движения, метки на стенах для коррекции местоположения), SLAM навигация, а также комбинации вышеперечисленных методов.
Детекция дефектов дорожного покрытия без размеченных данных: Хакатон, LiDAR, RANSAC, ICP и 44 бесcонных часов
Medium
14 min
Здравствуйте, читатели Хабра! Решил активнее вкатываться в DS (хотя уже больше года в "теме" и даже нет ни одной публикации, ужас) и написать первую статью на Хабре.
В данной публикации я расскажу о проекте для детекции дефектов дорожного покрытия с использованием лидара, проблемах с данными и как нам помогли алгоритмы RANSAC, ICP, а так же линейная алгебра. Конечно же с каплей математики и реализацией в коде, поэтому будет интересно, если вы не знакомы еще с данными алгоритмами.
Сингулярность, желе и математика: делаем робота для реабилитации после инсульта
9 min
Привет, Хабр! Сегодня мы позвали в наш блог Валерию Скворцову — ассистента Лаборатории робототехники Университета Иннополис, чтобы она рассказала о разработке научного прототипа робота для реабилитации кистей рук при парезах, вызванных, например, инсультом. Робот спроектирован по принципу параллельного сферического манипулятора, и хотя проект еще не завершен, там уже есть на что посмотреть. Передаем ей слово.
«Ручной» манипулятор
14 min
Как-то раз, во время обучения на втором курсе университета, передо мной была поставлена задача: стряпать что-нибудь «этакое», дабы подтвердить высокое звание «будущего инженера-робототехника». На этой пафосной ноте я отправился в глубины сознания для поиска идей. После непродолжительного путешествия появилась мысль об устройстве, теорией создания которого хочу поделиться с общественностью.
Суть разработки такая. Рассмотрим обычный, скажем, 5-ти осевой манипулятор (кинематическая структурная схема изображена на рисунке ниже). Его возможности при перемещении в пространстве широки: он способен совершать движения в 5-ти координатах, причём одновременно, т.е. 3 координаты по трём осям XYZ и вращение вокруг двух из них. В таком случае рабочий элемент манипулятора способен занять любое положение в рабочем пространстве и вместе с этим сохранить требуемую ориентацию рабочего органа (не считая поворот рабочего элемента вокруг собственной оси).
Суть разработки такая. Рассмотрим обычный, скажем, 5-ти осевой манипулятор (кинематическая структурная схема изображена на рисунке ниже). Его возможности при перемещении в пространстве широки: он способен совершать движения в 5-ти координатах, причём одновременно, т.е. 3 координаты по трём осям XYZ и вращение вокруг двух из них. В таком случае рабочий элемент манипулятора способен занять любое положение в рабочем пространстве и вместе с этим сохранить требуемую ориентацию рабочего органа (не считая поворот рабочего элемента вокруг собственной оси).
Когда ты больше не просто пишешь код. Ты управляешь энергией
7 min
Привет, Хабр!
Когда-то я писал веб-приложения. Решал задачи бизнеса, деплой в прод, REST, тесты, метрики, кубики. Всё было нормально. Но в какой-то момент мне стало… скучно.
Да, задачи были интересными. Команда — отличной. Но где-то внутри появилась пустота. Хотелось делать что-то настоящее. Осязаемое. Что-то, где за твоим кодом — больше, чем UI и API. Хотелось влиять на реальный мир.
Так я попал в мир электропривода.
Настройка Firefox для анонимной и безопасной работы и серфинга
Easy
8 min
Tutorial
Всех приветствую читатели Хабра
Сегодня я поведую о личном опыте настройки браузера Firefox (далее просто лиса, огнелис), причем настройки нацеленной на приватный и безопасный серфинг.
И как всегда просьба не переходить на личности в комментариях, если вы обнаружили ошибку недочет или неточность, просто без оскорблений напишите комментарий или напишите мне личным сообщением. Я просто делюсь своим опытом (а я пользуюсь лисой с 2019 года и имею небольшой опыт) и не более.
А побудило меня написать статью по данной тематике то, что в русскоязычном сегменте всемирной паутины либо очень мало информации по данной теме, либо она есть, но разрозненна, и информацию приходилось собирать по крупицам
Понимая Docker
7 min
Уже несколько месяцев использую docker для структуризации процесса разработки/доставки веб-проектов. Предлагаю читателям «Хабрахабра» перевод вводной статьи о docker — «Understanding docker».
Докер — это открытая платформа для разработки, доставки и эксплуатации приложений. Docker разработан для более быстрого выкладывания ваших приложений. С помощью docker вы можете отделить ваше приложение от вашей инфраструктуры и обращаться с инфраструктурой как управляемым приложением. Docker помогает выкладывать ваш код быстрее, быстрее тестировать, быстрее выкладывать приложения и уменьшить время между написанием кода и запуска кода. Docker делает это с помощью легковесной платформы контейнерной виртуализации, используя процессы и утилиты, которые помогают управлять и выкладывать ваши приложения.
Что такое докер?
Докер — это открытая платформа для разработки, доставки и эксплуатации приложений. Docker разработан для более быстрого выкладывания ваших приложений. С помощью docker вы можете отделить ваше приложение от вашей инфраструктуры и обращаться с инфраструктурой как управляемым приложением. Docker помогает выкладывать ваш код быстрее, быстрее тестировать, быстрее выкладывать приложения и уменьшить время между написанием кода и запуска кода. Docker делает это с помощью легковесной платформы контейнерной виртуализации, используя процессы и утилиты, которые помогают управлять и выкладывать ваши приложения.
Docker для новичков — #2 Все инструкции Dockerfile
Easy
15 min
Tutorial
В этой статье я расскажу об инструкциях Docker, о том как написать Dockerfile и о существующих best practice для этого!
Знакомимся с линейной алгеброй в NumPy
Easy
5 min
Tutorial
Краткий гид по основам библиотеки NumPy и основным линейно-алгебраическим операциям с её использованием
Teensy 4: Arduino на скорости 600 МГц (почувствуй себя властелином вселенной)
Easy
10 min
Tutorial
Последнее время мне стали часто попадаться упоминания контроллеров Teensy, причём в самых интересных и мощных проектах. Какое-то время я не обращал на это внимание, но потом заинтересовался этой темой и чем дальше я в неё погружался, тем больше впечатлялся.
Оказывается, последняя версия Teensy 4 сделана на основе Cortex M7 и работает на частоте 600 МГц, причём ядро там довольно продвинутое и позволяет исполнять две инструкции за такт, использует предсказание ветвлений и аппаратную обработку 64-битных чисел с плавающей точкой, а также много чего ещё, в том числе имеет на борту много RAM, Flash и PSRAM памяти и т. д.
В общем, контроллер очень продвинутый и позволяет создавать проекты в области обработки звука, управления массивами светодиодов, вывода видео на LED экраны, создания музыкальных синтезаторов и т. д. и т. п.
В результате я пришёл к выводу, что с этим стоит познакомиться поближе и на Али был заказан комплект Teensy 4.1 с Audio и Ethernet расширениями, а затем я с большим удовольствием поэкспериментировал с этим железом. Ну а далее я предлагаю свой отчёт о проведённых экспериментах, а также поделюсь своими впечатлениями о Teensy 4.1.
Простая имитационная модель мобильного робота в ROS и Gazebo
Hard
49 min
Tutorial
В данной работе представлен процесс разработки и симуляции мобильного робота с использованием платформы ROS Noetic и среды Gazebo. Описано создание URDF-модели робота, которая включает в себя детальное описание всех его компонентов. Рассмотрена разработка Docker контейнера, что позволяет обеспечить унификацию и воспроизводимость среды разработки. Также описаны файлы конфигурации для управления моделью в Gazebo и настройка PID контроллеров для оптимизации управления движением. Проект включает в себя формирование собственного мира в Gazebo, что позволяет тестировать робота в контролируемой и настраиваемой среде.
XeLaTeX для оформления текстов: Текст, рисунки, таблицы, автоматизация
Easy
18 min
Tutorial
В статье рассмотрим пример того как в XeLaTeX можно настроить форматирование отдельных элементов текста, автоматически создавать таблицы, рисунки. В первую очередь будет интересна тем кто собирается оформлять ВКР (выпускная квалификационная работа) бакалавра или магистра, писать диссертации и т. п., а также тем кто много создаёт текстов, презентаций с формулами. Статья основана на опыте написания ВКР, отчётов, оформления презентаций с большим количеством формул, таблиц и рисунков.
Как мы в Яндексе делаем роборуку с искусственным интеллектом
7 min
Ещё 10–20 лет назад многие думали, что роботы под управлением искусственного интеллекта возьмут на себя всю тяжёлую и опасную работу на предприятиях. Однако нейросети нашли применение в офисах, колл‑центрах, службе поддержки и даже стали полезны людям из творческих профессий — копирайтерам, дизайнерам, программистам. Тем не менее создание роботов, которые могут самостоятельно выполнять сложные физические манипуляции с материальными объектами, остаётся трудной и нерешённой задачей.
В этой статье я расскажу, как команда ML R&D в отделе робототехники Маркета создаёт роборуку и обучает нейросети, благодаря которым робот взаимодействует с физическим миром.
Пацанский английский. Ленивый способ наконец выучить английский язык: без курсов, без зубрежки, бесплатно
Easy
9 min
Tutorial
Привет, Хабр! Я не являюсь преподавателем английского языка, но, как и многие присутствующие, долгие годы хотел постигнуть его дебри. В школе я от всего сердца завидовал ребятам, которым он даётся налегке, без видимых трудностей. Я же зубрил, пытался понять, получал двойки… и люто ненавидел английский язык как школьный предмет. Мечтал владеть, но совсем не хотел учить. После школы и университета приступал к его изучению несколько раз, однако каждый мой всплеск быстро угасал.
Наконец случилось чудо. В одну из очередных попыток я нащупал способ, который позволил продолжать развиваться, делать успехи, осознавать их и разжигать мой огонь всё сильнее и сильнее. Сегодня мне сложно представить день, проведенный без английского языка. И мне не хочется говорить без “изучения”, поскольку не сказал бы, что я именно учу. Скорее — постепенно “прошиваюсь” английским, как это обычно происходит с новорожденным детьми, которые постепенно начинают говорить, слушая и наблюдая за своими родителями. В настоящее время мой словарный запас не такой большой: 9 — 12 тысяч слов (зависит от теста). Я свободно смотрю видео на Ютубе разнообразной тематики (видеоуроки, спорт, фитнес, музыка, путешествия, кулинария, обзоры и т.д.), читаю документацию, компьютерную и популярную литературу, публицистику.
Простая установка ROS2 на Ubuntu 22.04: Руководство для начинающих
Medium
11 min
Tutorial
Статья подробно описывает процесс установки ROS2 версии Humble на операционной системе Ubuntu 22.04 и последующую настройку нод ROS2 для получения изображений, их передачи через топики, а также получение и примеры обработки в других нодах.
ROS. Стек навигации
6 min
В данной статье будут рассмотрены подходы и библиотеки, предоставляемые ROS для решения задач автономной и не очень навигации.
Также будут рассмотрены несколько специфичных для антропоморфных роботов пакетов. Любой робот (наверняка даже машинка со средне-мощным бортовым ПК под управлением Linux и парой веб камер) наверняка найдет здесь что — нибудь для себя.