上一节提到根据OPENCVmat的图像像素值来判断雷达数据是否和图像的像素值一样进行匹配，试验可知，像素匹配方法精确度不是很高，并且还需要从Mat中读取像素值，在树莓派上运行时速度受限。所以考虑直接从数组读取，并优化匹配方案。lid@lid-VirtualBox:~/share/gpsmap/openCRobotics/gridmappingMatchSearch_xy$./gridmapping…

需要利用到OpenCv的图像库函数，用到二值贝叶斯知识，粒子滤波。想自己写一套SLAM算法并能在一些低端4核处理器上运行，并最终商业化是我的初衷。通过查看各种论文发现，可以尽快实现的使用得分地图来确定机器人位姿，然后根据机器人位姿，旋转激光雷达的点云数据，得到最新的世界地图。目前已经通过OpenCV构建一个世杰地图，接着对第2帧数据第3帧数据使用评分地图得到最佳的旋转角度、平移x、平移Y。构建的世…

手上有一批GPS轨迹，已经求得两点之间的角度，但由于GPS轨迹没有经过滤波，得到的GPS轨迹两点之间的角度浮动太大，使用经典的低通滤波可以将频繁出现的高频信号过滤掉，上一数据所占比重为0。8本节信息比重为0.2效果不错。如下图

机器人会在户外形成一条作业轨迹，该轨迹是根据北斗定位传感器采集的经纬度点，该轨迹是经纬度的集合。G=,i∈（0，n）现在我们需要对该轨迹的集合进行图形化处理。由于该轨迹是圆形地球的经纬度坐标，如果要转换到笛卡尔直角坐标系中需要经过一个高斯变换，也就是认为格林尼治赤道那里认为是迪卡尔坐标系的原点（0，0）.平面直角坐标系高斯变换要将经纬度转换成平面的x,y坐标。可以通过换算每个纬度的分辨率是几公里，…

之前的文章中蹭介绍过使用matterportMASKRCNN检测道路水坑，为自动驾驶机器人提供道路模型环境。但是检测出来的水坑边缘分界来说不是特别的理想，水坑的边界并没有完全准确的框对，对于要求精度比较高的场合，行驶错误便会进入水坑中无法自拔。文章在这：http://blog.cvosrobot.com/?post=656接下来笔者在入门detectron2后打算使用同样的样本来训练MASKRCN…

之前的文章有提到使用detectron2实现图像分割的功能，接下来就很快熟悉了下pytorch的环境，然后根据网友的文章搭建环境。本篇文章结构搭建环境重点介绍测试detetron2demo使用VIA2注释图样数据集测试自定义数据集搭建环境重点介绍笔者的环境是WIN10下使用anaconda3实现的。GPU1050TI,使用nvidia-smi  显示： NVIDIA-…

随着前3篇使用MASKRCNN进行实例分割的例子，对MASKRCNN有一定的初步了解，个人简单对此进行总结。本章的内容结构为MASKRCNN开发特点MASKRCNN的不足           边缘精度不够       &…

图像分割中有很多好玩的应用场景，接下来就利用matterport的MASKRCNN识别道路井盖并标记出mask蒙版来，然后让机器人在行驶过程中检测井盖，目前只是觉得将来会有有一定的实用价值，先做出来看看。目录如何构建MaskR-CNN收集数据注释数据训练模型验证模型运行图像模型并进行预测感谢如何构建用于道路水坑检测的MaskR-CNN模型

MASKRCNN识别水坑并标记出mask蒙版来，然后让机器人在行驶过程中避免进入水坑，对于某些特殊场景，专门检测水坑并避免驶入也是非常重要的。文章的内容是构建一个自定义的MaskR-CNN模型，该模型可以检测道路上水坑区域（参见图像示例）。实际上可以利用图像分割做好多事情，如果机器人在行驶的过程中有针对性的检测水坑然后绕过水坑行驶，以免水坑太深没过机器人。目录如何构建用于道路水坑的MaskR-CN…

maskrcnn是图像分割中支持实例分割的开源框架，使用MATTERPORTMASKRCNN很容易上手。图片集包括训练集和验证集。本篇讲述如何使用VIA标注工具对数据集进行标注。本文章包括一下内容。VIA介绍图片标注load_mask分析VIA介绍目前使用via版本是1.6，网上在线标注链接 https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via/vi…