Contenu connexe
Similaire à 3次元SLAMは誰でもできるよ。そう、TX2とTurtleBot3ならね。 (20)
Plus de ROBOTIS Japan (9)
3次元SLAMは誰でもできるよ。そう、TX2とTurtleBot3ならね。
- 2. 目次
1. TurtleBot3 (TB3) - ROS公式研究用移動台車型ロボットプラットフォーム
2. 3次元SLAM
3. TurtleBot3 Monster
4. ソフトウェア構成
5. 3次元地図生成と自律移動デモ
- 12. 3次元SLAM - 2次元SLAMとの比較
2次元SLAM
- 位置推定 (x, y, wz) 3軸
- 地図 (x, y) 2次元
- 直行する平面で囲まれた屋内空間
の平面を移動するには十分
3次元SLAM
- 位置推定 (x, y, z, wx, wy, wz) 6軸
- 地図 (x, y, z) 3次元
- 屋外等,複雑な地形の3次元位置
および姿勢の推定にも対応
- 15. 3次元SLAM - メリット
3. 機械学習との親和性
- 例えば、「ボトルを持ってきて」という指示を人間がロボットに出した時、
その指示を解釈する自然言語処理の部分、データベース内の画像からボトル
が含まれる画像を探索し、その画像と対応した位置姿勢のデータを取得する
部分を開発すれば、指定の位置姿勢までの移動はROSの既存パッケージがや
ってくれる
視野画像
位置姿勢
物体認識
音声認識 ボトル 環境内の
ボトルの
位置姿勢
ロボットへ
ロボットが環境内でボトルがある位置に
移動できるアプリケーションの人口知能
の部分の開発に集中することができる
ボトルとってきて
DB
- 16. 3次元SLAM - メリット
3. 機械学習との親和性
- 先ほど画像でやっていたのと同じことを、今度は3次元点群で保存された地
図データの中から物体のメッシュデータにマッチングする箇所を探索して、
その位置姿勢をロボットに送って移動させるといったことができる
3次元地図の
点群データ
物体認識
音声認識 ボトルボトルとってきて 環境内の
ボトルの
位置姿勢
ロボットへ
画像DBを使った方法との精度や計算速度
の比較ができれば興味深い
- 18. TurtleBot3 Monster
Why ZED mini ?
- CUDA対応のSDK
- 高速なビジュアルオドメトリ (30Hz前後)
- 高速なデプス画像と3次元点群の生成
Why TX2 ?
- ZED mini を使うためにCUDAが必要
- OpenCV4TegraとリンクしてRTAB-Mapが高速化*
- USB3.0も必要
* RTAB-Map: 導入が容易でユーティリティが充実したOSSの3次元SLAM
Notes de l'éditeur
- なんとかフォンならね