カメラを使うVisual SLAM「ZIA SLAM」DMPが提供開始 ロボットの眼となる映像ソフトウエア、機器の高性能化・コスト低減に - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
株式会社ディジタルメディアプロフェッショナル(以下、DMP)は低速車両やドローンなどの自動走行・自律移動の実用化を促進している企業。この度、カメラ画像やセンサー情報を用いて、自己位置推定と環境地図作成を同時に行う「Visual SLAM」(Simultaneous Localization and Mapping)技術のソフトウエア製品「ZIA SLAM」の提供を開始した。「NVIDIA Jetson AGX Xavier」をリファレンスプラットフォームとしてサポートしている。 今回DMPが開発したZIA SLAMはLiDARを用いたSLAM技術と比較して安価と言われている「カメラを用いたVisual SLAM技術」によるソフトウエアで、高精度且つ高速に動作し、ユーザーの機器の高性能化、コスト低減に貢献する。また、ロボットアプリケーション用のソフトウエアプラットフォームであるRobot O
ロボティクスにおける自己位置推定(Localization)技術の概要 - MyEnigma
確率ロボティクス (プレミアムブックス版)posted with カエレバSebastian Thrun,Wolfram Burgard,Dieter Fox マイナビ出版 2016-09-21 Amazonで探す楽天市場で探すYahooショッピングで探す 目次 目次 はじめに 自己位置推定でよく使用されるセンサ GPS (Global Positioning System) ジャイロセンサ(Gyro Sensor) 地磁気センサ (Magnetometric sensor) 加速度センサ (Accelerometer) 慣性計測装置 (inertial measurement unit) タイヤパルスセンサ(Wheel Odometry, Dead Reckoning) レーザセンサ (LIDAR) レーダセンサ (RADAR) カメラセンサ (Image Sensor) 確率的センサ統
OpenCVのRGB-D Odometryを試してみた(Visual Studio 2013, C++, OpenCV) - Qiita
static void cvtDepth2Cloud(const Mat& depth, Mat& cloud, const Mat& cameraMatrix) { const float inv_fx = 1.f / cameraMatrix.at<float>(0, 0); const float inv_fy = 1.f / cameraMatrix.at<float>(1, 1); const float ox = cameraMatrix.at<float>(0, 2); const float oy = cameraMatrix.at<float>(1, 2); cloud.create(depth.size(), CV_32FC3); for (int y = 0; y < cloud.rows; y++) { Point3f* cloud_ptr = (Point3f*)
Oculus VR社、現実を3D空間に再構築する技術を開発中の「Surreal Vision」社を買収
Home » Oculus VR社、現実を3D空間に再構築する技術を開発中の「Surreal Vision」社を買収 Oculus VR社、現実を3D空間に再構築する技術を開発中の「Surreal Vision」社を買収 5月26日、Oculus Riftの開発を進めるOculus VR社は、イギリスのSurreal Vision社を買収することを発表しました。 Surreal Vision社は、現実を３D空間に再構築する技術を開発している企業です。その技術は、「VRの中にいながら、現実の中を動いたり、実際に物に触れたりすることができる、非常に臨場感のあるもの」とOculus VR社は評価しています。共同創業者の３名はそれぞれ専門分野があり、KinectFusionやSLAM++といった現実を認識し、３D空間にマッピングする技術に精通しています。 Surreal Visionの共同創業者R
SVO: Fast Semi-Direct Monocular Visual Odometry - paroponの日記
SVO: Fast Semi-Direct Monocular Visual Odometry http://rpg.ifi.uzh.ch/docs/ICRA14_Forster.pdf 2014年6月の論文です。マイクロクアッドコプターの自己位置推定をリアルタイムで実現しています。 研究室のホームページはこちら Robotics and Perception Group コードが公開されています。 uzh-rpg/rpg_svo · GitHub ROSで動作確認 ROSというUbuntuで動作するフレームワーク上で動くようです。 Ubuntu 14.04 LTS、ROS indigoで動作確認できました。 ★ ubuntu14.04LTSにROS（indigo）のインストール ROS 使い方メモ --1.ROSのインストール ★ SVOをWindows上のVirtualBoxのUbun
TUMのRGB-D SLAMについてまとめる - Qiita
Computer Vision Group TUM（ミュンヘン工科大学）のコンピュータビジョングループは、SLAM（スラム）の研究がすごい。SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)：自己位置推定と地図作成を同時に行うことであり、UAVsやAR, VRの分野で応用される。KinectFusionなんかもそう。このページでは、RGB-D SLAMについてメモしていく。 Real-time 3D visual SLAM with a hand-held camera, European Robotics Forum, 2011. これが最初のRGB-D SLAMである。 アルゴリズム アルゴリズムは、以下のようになっている。 1. RGB-D画像の読み込み 2. SURF特徴量抽出とマッチング 3. 自己位置推定（RANSAC） 4. 自己位置の補正
ORB-SLAM Project Webpage
ORB-SLAM is a versatile and accurate SLAM solution for Monocular, Stereo and RGB-D cameras. It is able to compute in real-time the camera trajectory and a sparse 3D reconstruction of the scene in a wide variety of environments, ranging from small hand-held sequences of a desk to a car driven around several city blocks. It is able to close large loops and perform global relocalisation in real-time
OpenCV Challengeが開催されるとのこと
OpenCV、機械学習、はやりのDeep learningの環境構築の方法、サンプルの動かし方、ＡＰＩの使い方、Tipsなどをすぐに忘れてしまうので、備忘録として記録している。記憶がなくなるスピードが、早いのでメモしておかないと再現できなくなる確率が高まっている。 最近、再度HDDを飛ばしてしまい、過去の自分のページに再度助けられた。 また、DNNモジュールを触る機会が増えているので、C++からPyhonへと鞍替え中。 内容を気にいっていただければ、twitterで紹介願います。 記事録をみてたらOpenCV Challengeが開催されるとのこと 概要はここ 以下大まかな訳 編集中のようであり、変わる可能性がある。下記内容は9日20時のものである。 下記の6のカテゴリーで、総額５万ドルの実装コンテストを行う - Image segmentation - Vision-based Simu
Computer Vision Group - Visual SLAM - LSD-SLAM: Large-Scale Direct Monocular SLAM
Contact: Jakob Engel, Prof. Dr. Daniel Cremers Check out DSO, our new Direct & Sparse Visual Odometry Method published in July 2016, and its stereo extension published in August 2017 here: DSO: Direct Sparse Odometry LSD-SLAM is a novel, direct monocular SLAM technique: Instead of using keypoints, it directly operates on image intensities both for tracking and mapping. The camera is tracked using
rogerstuckey.com » SLAM (HTML5/Processing)
Here is my simulation of the Simultaneous Localisation and Mapping (SLAM) technique, as applied to an autonomous vehicle navigating through waypoints across a feature-rich terrain. The code was written in the Processing language and utilises the Processing.js library. The original Matlab version was written by Tim Bailey and Juan Nieto, both from the Australian Centre for Field Robotics (ACFR). Ne
MRPT — MRPT 2.13.6 documentation
About Mobile Robot Programming Toolkit (MRPT) provides developers with portable and well-tested applications and libraries covering data structures and algorithms employed in common robotics research areas. It is open source, released under the 3-clause BSD license. Get it Download MRPT: for installing for Linux or Windows. Compiling: to build from sources. Where to start Tutorials C++ API refe
ROS robotics news
We've decided to retire the ROS New blog here. We now have a better way of getting the news from the ROS community via ROS Discourse. We recommend the General Channel you can browse it directly. You can also create an account and subscribe to General or many of the other categories. If you've been accessing this site via rss Discourse provides an rss feed as well You may also be interested in the
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Monocular Visual Odometry using Nvidia Jetson TK1 for UAVs | Robin Singh
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