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?
0
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.
0
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.
0
У гугла Tango многообещающе выглядит. https://www.youtube.com/watch?v=iP9m9a2KEN4
0
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 :) )
0
Да, вполне возможно что из Tango вырастет серия отдельных сенсоров для indoor-позиционирования. Если сделать заранее съемку помещения, точность будет впечатляющей.
0
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.
0
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Vision-based SLAM: стерео- и depth-SLAM