Estou trabalhando na localização e navegação de robôs em ambientes urbanos. Eu quero usar a câmera. Mas estou um pouco confuso sobre dados LRF ou outros dados a laser.
Por que as pessoas querem usar a câmera?
por que não LRF ou outros dados a laser?
Alguém pode explicar por favor a favor da Camera?
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user14885
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Além desses pontos na resposta de Bence, as câmeras podem:
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Dependendo do laser, pode haver restrições legais sobre onde você pode usá-lo. Correr pela cidade lançando raios laser pode exigir permissão / licença especiais.
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Como outro já respondeu. Câmaras tipicamente são muito mais baratos do que L aser R ange F inders.
Quando você fala sobre câmera, você quer dizer que as câmeras 2D não são? Existem algumas câmeras 3D como a família de câmeras ifm O3D3xx disponíveis. Essas câmeras podem não ter a precisão de um scanner a laser, mas fornecem dados de profundidade 3D em taxas de quadros razoáveis a um preço de ~ 1k
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Existem vantagens em usar um LIDAR para SLAM vs uma câmera RGB padrão?
Você pode verificar este link onde respondi anteriormente a uma pergunta um pouco semelhante. (vantagens e desvantagens de cada um)
Se você está se referindo a carros autônomos como os do Google, há muitas considerações e restrições (segurança, custo etc.).
Se você estiver interessado em pesquisa e aprendizado, sugiro que você use qualquer plataforma de hardware disponível.
Tenha em mente:
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Eu não acho que as pessoas realmente "querem" usar apenas câmeras. Se todo pesquisador pudesse pagar os LiDARs, todos eles colocariam LiDARs em seus robôs para o ambiente externo.
As câmeras são muito baratas e o único limite para o alcance é a resolução de pixel / superpixel que você pode processar em seu algoritmo / software.
A maioria dos pesquisadores (inclusive eu) usa câmeras de luz estruturadas (embora não trabalhem ao ar livre, por isso, mudamos para câmeras RGB nesses sensores quando o robô está ao ar livre). Uma solução para esse problema de luz é que também usamos câmeras estéreo (visão estéreo / profundidade de múltiplas visualizações, que é computacionalmente cara) para determinar aproximadamente a profundidade, com base nos recursos de processamento do controlador / CPU. Outra solução que eu ainda tenho que explorar pessoalmente é usar vários Kinects / Asus Xtions etc, onde você obtém confirmação de profundidade, bem como várias câmeras RGB para o exterior.
Normalmente, os LiDARs são muito caros (na casa dos milhares de $$ para os realmente bons). Embora isso possa mudar no futuro, com algumas empresas lançando $ 250 "LiDARs" como o Sweep .
Além disso, os LRFs / LiDARs têm alcance e resolução limitados (ou seja, além de uma certa distância, eles não conseguem resolver a profundidade sem ambiguidade e, portanto, retornam 0 valores (não tenho certeza especificamente sobre LiDARs, mas as câmeras de profundidade têm um máximo (acima do qual)) como bem como o alcance mínimo (abaixo do qual) eles não fornecem profundidade).
Espero que isto ajude.
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Vou acrescentar outro motivo pelo qual, sinceramente, esperava que outra pessoa surgisse. Porque por que fazemos robôs em primeiro lugar? Máquinas sem emoção para fazer o nosso trabalho sujo?
Eu acho que o fato de um robô poder confiar puramente na "visão", como nós, mamíferos, os torna mais parecidos conosco. Então, para mim, lasers e sonares estão trapaceando. O IMHO em que devemos nos concentrar, em vez de trapacear, é criar melhores câmeras com maior taxa de quadros, maior alcance dinâmico e menos artefatos, além de escrever software que possa obter os dados necessários. (Ou, falando nos termos pós-2012, treine nossas redes para obter os dados de que precisam).
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