Комментарии 29
Такая штука была бы полезна на гидросамолетах. Посадка с подбором для них нормальное явление, а на неподготовленных водоемах препядствия - основная проблема.
Нет. Такого фильтра у меня нет. Вы имеете в виду, что-то вроде стёкла темных поляризационных очков? Могу только предположить, что нужный эффект не дадут: плавая на лодке в таких очках, вы все равно будете видеть рябь на воде. А математический фильтр работает с черно-белым изображением и его градиентами. Причём области градиентов можете задавать самим. Не каждый параметр степени градиента даёт нужный результат.
Нет, вода становится прозрачной, отраженный свет ослабляется или значительно уходит. Можно на Алиэкспресс купить дешевый для объектива. Вопрос только в выборе нужного угла поляризации для максимальной блокировки.
Возможно, различные переотражения и блики будут меньше мешать.
Рад, что что-то из мыслей пригодилось.
Думал. Но мне больше всего мешают водоросли, палки и прочий мусор который плавает на поверхности воды. Здесь воксельная карта, к сожалению, не поможет.
Не умею просто. Я же программист по профессии. :) Шунт же тоже как-то надо к raspberry подключать. АЦП надо для него, я не уверен?
Я старался сразу одним АЦП решить свою проблему.
Спасибо за пояснение. Если метод точнее, то есть смысл разобраться. Сейчас в пределах 5% погрешность измерения. Пока приемлемо, я стараюсь не опускать емкость LiPo аккумуляторов ниже 20%
Сам алгоритм находит грани объектов и может применяться на других платформах. Я дополнил его возможностью адаптивной смены параметров(при множественных шумах снижаю чувствительность, если условия лучше - чувствительность повышается). Можно поставить на радиоуправляемую машинку, я катал катер на подставке по полу: препятствия видит, от собаки уворачивается. :) это если на плоскости.
Не вижу большой проблемы добавить ещё одну ось: руль высоты. Просто в дополнение к оси Yaw надо будет просчитывать дополнительные траектории по оси Pitch и их весовые коэффициенты для выбора наиболее безопасного направления в воздухе.
По поводу отражений: если не поможет поляризационный фильтр, можно попробовать так – ищем горизонт, картинку складываем по горизонту, фильтруем, ну и тюнинг всякий (навскидку "внизу" препятствия могут быть где угодно, "вверху" – только в нижней трети и т.п.). По потреблению ресурсов, как минимум, должно быть дешевле, чем воксельную карту строить из комментария выше.
Вы все правильно говорите. У меня именно так и сделано. Я не акцентировал, на видео видно условную линию горизонта пунктирную. Я планирую горизонт сделать динамическим в следующей версии, по датчику наклона, пока он в статике.
Так же я отсекаю снизу часть картинки, где область непосредственно перед катером и ее обрабатывать уже бессмысленно, на траекторию не влияет.
Сейчас мне мешает «рыбий глаз» камеры. Можно заметить, где искажение больше, там шумы выше, они хуже поддаются фильтрации. Буду брать камеру без fish eye или исправлять картинку соответсвующим алгоритмом.
Спасибо, очень ждём продолжения.
В частности - сам немного на майских праздниках попробую с детектированием движения.
т.е. для оценки изменения траектории.
Пожелание: Хорошо бы иметь пометку opencv - только через гугль нашел, искал компьютерное зрение, opencv, обработка изображений... не находилось.
Обнаружение препятствий на OpenCV. Часть 2