Zusammenfassung des Wissens zum Wahrnehmungsalgorithmus nach der Sensorfusion

1. Jobanforderungen für den Wahrnehmungsalgorithmus

Der Technologie-Stack für Wahrnehmungsalgorithmus-Positionen umfasst die folgenden Aspekte:

1. Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning: Sie müssen gängige Algorithmen für maschinelles Lernen und Deep Learning wie Regressionsanalyse, Entscheidungsbäume, SVM, KNN, CNN, RNN, LSTM usw. beherrschen und deren Grundprinzipien und Algorithmenimplementierung verstehen.

2. Sensordatenverarbeitungstechnologie: Sie müssen gängige Sensordatenverarbeitungstechnologien wie Bildverarbeitung, Tonverarbeitung, Lidar-Datenverarbeitung usw. beherrschen und gängige Verarbeitungsmethoden und Algorithmen wie Bildverbesserung, Bildsegmentierung, Spracherkennung und Sprache verstehen Synthese, Laserpunktwolkenverarbeitung usw.

3. Programmiersprachen und -tools: Sie müssen mindestens eine Programmiersprache wie Python, C++ usw. beherrschen und mit verwandten Programmiertools und Entwicklungsumgebungen wie Jupyter Notebook, PyCharm usw. vertraut sein.

4. Deep-Learning-Framework: Sie müssen mit häufig verwendeten Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch usw. vertraut sein und diese verwenden, die Grundprinzipien und Nutzungsmethoden des Frameworks beherrschen und in der Lage sein, Modelle zu trainieren, zu optimieren und bereitzustellen.

5. Computer Vision: Sie müssen Computer Vision-Technologien wie Bilderkennung, Zielerkennung, Bildsegmentierung usw. beherrschen und häufig verwendete Algorithmen und Frameworks wie YOLO, SSD, Mask R-CNN usw. verstehen.

6. Spracherkennung: Sie müssen spracherkennungsbezogene Technologien wie Sprachsegmentierung, Spracherkennung, Sprachsynthese usw. beherrschen und häufig verwendete Algorithmen und Frameworks wie DeepSpeech, WaveNet usw. verstehen.

7. Verarbeitung natürlicher Sprache: Sie müssen Technologien im Zusammenhang mit der Verarbeitung natürlicher Sprache wie Textklassifizierung, Stimmungsanalyse, maschinelle Übersetzung usw. beherrschen und häufig verwendete Algorithmen und Frameworks wie BERT, GPT usw. verstehen.

8. Optimierungsalgorithmus: Sie müssen die Grundprinzipien von Optimierungsalgorithmen und häufig verwendete Optimierungsmethoden wie Rastersuche, Bayes'sche Optimierung usw. beherrschen und in der Lage sein, Parameter anzupassen und das Modell zu optimieren.

9. Codeverwaltung und Softwareentwicklung: Sie müssen Codeversionsverwaltungstools wie Git sowie Softwaretest- und Bereitstellungstechnologien wie Jenkins, Docker usw. beherrschen, um Codeverwaltungs- und Softwareentwicklungsarbeiten durchführen zu können.

2. Wissen im Zusammenhang mit der Wahrnehmungsfusion

Das spezifische Wissen zur Sensorfusion umfasst folgende Teile:

2.1. Grundkenntnisse über Sensoren

Das Verständnis der Funktionsprinzipien, Eigenschaften und Anwendungsbereiche verschiedener Sensoren ist eine Grundqualität für Ingenieure von Wahrnehmungsalgorithmen. Dabei handelt es sich hauptsächlich um folgende Sensortypen:

• Trägheitsmesseinheit (IMU): umfasst Beschleunigungsmesser, Gyroskope, Magnetometer usw., die zur Messung der Beschleunigung, Winkelgeschwindigkeit und Magnetfeldstärke von Objekten verwendet werden.
• Ultraschallsensor: nutzt Ultraschallwellen, um die Entfernung von Objekten zu messen.
• Infrarotsensor: nutzt Infrarotlicht, um die Entfernung oder Temperatur eines Objekts zu messen.
• LiDAR: Verwendet Laserentfernungstechnologie, um Objektentfernungs- und Forminformationen zu erhalten.
• Kamera: erfasst Bildinformationen der Umgebung.
• Radar: Verwendet Radiowellen, um die Entfernung, Geschwindigkeit und Ausrichtung von Objekten zu messen.
• GPS: Global Positioning System, mit dem die geografischen Koordinaten eines Geräts ermittelt werden.

2.2. Sensorfusionstheorie

Unter Sensorfusion versteht man die Integration von Daten mehrerer Sensoren, um zuverlässigere und genauere Sensorergebnisse zu liefern. Ingenieure für Wahrnehmungsalgorithmen müssen die folgenden Fusionstheorien verstehen:

• Fusionsebenen: Datenschichtfusion, Feature-Layer-Fusion, Entscheidungsschicht-Fusion.
• Fusionsmethoden: lineare Gewichtungsmethode, Maximalwertmethode, Minimalwertmethode, optimale Gewichtungsmethode usw.
• Fusionsalgorithmus: Kalman-Filter (KF), erweiterter Kalman-Filter (EKF), unparfümierter Kalman-Filter (UKF), Partikelfilter (PF) usw.

2.3. Datenvorverarbeitung und Merkmalsextraktion

Vor der Fusion von Sensordaten sind eine Datenvorverarbeitung und eine Merkmalsextraktion erforderlich. Zu den Hauptinhalten gehören:

• Datenbereinigung: Ausreißer, Rauschen und redundante Daten entfernen.
• Datenimputation: Umgang mit unvollständigen oder fehlenden Daten.
• Datenstandardisierung/-normalisierung: Daten mit denselben Abmessungen oder demselben Bereich versehen.
• Funktionsauswahl: Extrahieren nützlicher Funktionen aus Rohdaten.
• Reduzierung der Merkmalsdimensionalität: Reduzieren Sie die Merkmalsdimensionen und reduzieren Sie die Rechenkomplexität.

2.4. Raum-Zeit-Ausrichtung und Datenassoziation

Um Daten verschiedener Sensoren zu fusionieren, sind raumzeitliche Ausrichtung und Datenkorrelation erforderlich. Zu den wichtigsten Methoden gehören:

• Timing-Ausrichtung: Zeitstempel-Synchronisierung der vom Sensor erfassten Daten.
• Räumliche Ausrichtung: Konvertieren Sie Daten verschiedener Sensoren in ein einheitliches Koordinatensystem.
• Datenkorrelation: Bestimmung desselben Objekts, das von verschiedenen Sensoren erkannt wurde.

2.5. Maschinelles Lernen und Deep Learning

Der Einsatz von maschinellen Lern- und Deep-Learning-Methoden kann die Leistung der Sensorfusion verbessern. Sie müssen Folgendes wissen:

• Algorithmen für maschinelles Lernen: Support Vector Machine (SVM), Entscheidungsbaum, Random Forest, K-nächster Nachbar usw.
• Deep-Learning-Algorithmen: Convolutional Neural Network (CNN), Recurrent Neural Network (RNN), Long Short-Term Memory Network (LSTM), Generative Adversarial Network (GAN) usw.
• Modelltraining und -optimierung: Verlustfunktion, Gradientenabstiegsmethode, Backpropagation-Algorithmus, Regularisierung usw.

3. Spezifisches Wissen

3.1. Sensortypen und ihre Prinzipien

1.1 LiDAR: LiDAR sendet einen Laserstrahl zum Ziel und empfängt den reflektierten Laserstrahl, um die Entfernung und den Winkel vom Ziel zum LiDAR zu messen. Zu den häufig verwendeten Lidar-Typen gehören rotierendes Lidar und Festkörper-Lidar.

1.2 Kamera: Die Kamera erhält die Positions- und Lageinformationen des Ziels, indem sie die Projektion des Objekts auf der Bildebene aufzeichnet. Zu den häufig verwendeten Kameratypen gehören Monokularkameras, Binokularkameras, Stereokameras usw. Bevor Kameradaten erfasst werden, müssen Vorverarbeitungsvorgänge wie Verzerrung und Weißabgleich durchgeführt werden.

1.3 Inertial Measurement Unit (IMU): Die IMU erhält die Beschleunigungs- und Winkelgeschwindigkeitsinformationen des Roboters durch Messung der Ausgabe des Beschleunigungsmessers und des Gyroskops. Die Ausgabe der IMU muss integriert werden, um die Positions- und Lageinformationen des Roboters zu erhalten.

1.4 Tiefenkamera: Die Tiefenkamera erhält Tiefeninformationen von Objekten durch Technologien wie Infrarotlicht oder strukturiertes Licht. Zu den häufig verwendeten Tiefenkameratypen gehören Kinect, RealSense usw.

1.5 GPS: GPS ermittelt die Standortinformationen des Roboters durch den Empfang von Satellitensignalen. Die Genauigkeit von GPS wird durch viele Faktoren wie Wetter, Gebäude usw. beeinflusst.

3.2. Vorverarbeitung von Sensordaten

2.1 Vorverarbeitung von Lidar-Daten: Lidar-Daten erfordern normalerweise Entrauschen, Filtern, Koordinatentransformation usw. Rauschunterdrückung und Filterung können durch die Verwendung von Gaußschen Filtern, Medianfiltern und anderen Methoden erreicht werden, und die Koordinatentransformation kann durch die Verwendung von Euler-Winkeln, Quaternionen und anderen Methoden erreicht werden.

2.2 Vorverarbeitung der Kameradaten: Kameradaten erfordern normalerweise eine Verarbeitung wie Verzerrungsentfernung, Weißabgleich und Bildverbesserung. Eine Entzerrung kann durch den Einsatz von Kamerakalibrierungstechnologie erreicht werden, ein Weißabgleich kann durch den Einsatz von Graustufen-Weltalgorithmen und anderen Methoden erreicht werden und eine Bildverbesserung kann durch den Einsatz von Histogrammausgleich, Schärfung und anderen Methoden erreicht werden.

2.3 IMU-Datenvorverarbeitung: IMU-Daten müssen normalerweise integriert werden, um die Positions- und Lageinformationen des Roboters zu erhalten. Da die IMU Probleme wie Drift aufweist, sind Kalibrierung und Filterung erforderlich.

2.4 Vorverarbeitung der Tiefenkameradaten: Für Tiefenkameradaten sind Rauschunterdrückung, Filterung, Koordinatentransformation und andere Verarbeitungen erforderlich. Rauschunterdrückung und Filterung können durch die Verwendung von Gaußschen Filtern, Medianfiltern und anderen Methoden erreicht werden, und die Koordinatentransformation kann durch die Verwendung von Euler-Winkeln, Quaternionen und anderen Methoden erreicht werden.

2.5 Vorverarbeitung von GPS-Daten: GPS-Daten erfordern normalerweise eine Kalibrierung, Filterung und andere Verarbeitung. Die Kalibrierung kann durch den Einsatz von Techniken wie Differential-GPS erreicht werden, und die Filterung kann durch den Einsatz von Methoden wie der Kalman-Filterung erreicht werden.

3.3. Zeitliche Synchronisation von Sensordaten

3.1 Timing-Synchronisation von Lidar und Kamera: Die Timing-Synchronisation von Lidar und Kamera erfordert normalerweise die Verwendung von Hardware-Synchronisation oder Software-Synchronisation und anderen Technologien. Die Hardware-Synchronisierung kann durch die Verwendung von Triggersignalen und anderen Methoden erreicht werden, und die Software-Synchronisierung kann durch die Verwendung von Zeitstempeln und anderen Methoden erreicht werden.

3.2 Timing-Synchronisation von IMU und Kamera: Die Timing-Synchronisation von IMU und Kamera erfordert Hardware-Synchronisation oder Software-Synchronisation.

Softwaresynchronisation und andere Technologien sind implementiert. Die Hardware-Synchronisierung kann durch die Verwendung desselben Takt- oder Triggersignals usw. erreicht werden. Die Software-Synchronisierung kann durch die Verwendung von Zeitstempeln usw. erreicht werden.

3.3 Zeitsynchronisation zwischen Tiefenkameras und Kameras: Die Zeitsynchronisation zwischen Tiefenkameras und Kameras erfordert normalerweise die Verwendung von Hardwaresynchronisation oder Softwaresynchronisation und anderen Technologien. Die Hardware-Synchronisierung kann durch die Verwendung von Triggersignalen und anderen Methoden erreicht werden, und die Software-Synchronisierung kann durch die Verwendung von Zeitstempeln und anderen Methoden erreicht werden.

3.4 Zeitsynchronisation von GPS und anderen Sensoren: Bei der Zeitsynchronisation von GPS und anderen Sensoren müssen Faktoren wie die Verzögerung des GPS-Signals berücksichtigt werden. Die Zeitsynchronisierung kann normalerweise mithilfe von Methoden wie Zeitstempeln erreicht werden.

3.4. Roboterpositionierung und Kartenerstellung

4.1 Roboterpositionierung: Unter Roboterpositionierung versteht man die Bestimmung der Position und Haltung des Roboters in der Umgebung. Zu den häufig verwendeten Methoden zur Roboterpositionierung gehören Laser-SLAM, visuelles SLAM, GPS/IMU-Fusion usw.

4.2 Kartenkonstruktion: Unter Kartenkonstruktion versteht man die Erstellung einer Karte der Umgebung auf der Grundlage von Sensordaten. Zu den häufig verwendeten Kartenkonstruktionsmethoden gehören Laser-SLAM, visuelles SLAM, Deep Learning usw.

3.5. Merkmalsextraktion und -abgleich

5.1 Merkmalsextraktion: Unter Merkmalsextraktion versteht man das Extrahieren repräsentativer Merkmalspunkte oder Merkmalsdeskriptoren aus Sensordaten. Zu den häufig verwendeten Methoden zur Merkmalsextraktion gehören SIFT, SURF, ORB usw.

5.2 Feature-Matching: Feature-Matching bezieht sich auf das Abgleichen von Feature-Punkten oder Feature-Deskriptoren aus verschiedenen Perspektiven, um die Entsprechung zwischen ihnen zu bestimmen. Zu den häufig verwendeten Feature-Matching-Methoden gehören RANSAC, FLANN usw.

3.6. Kalibrierung der Sensordaten

6.1 Kalibrierung von Lidar und Kamera: Die Kalibrierung von Lidar und Kamera bezieht sich auf die Bestimmung der geometrischen Transformationsbeziehung zwischen ihnen. Zu den häufig verwendeten Lidar- und Kamerakalibrierungsmethoden gehören die Kalibrierplattenmethode, die Selbstkalibrierungsmethode usw.

6.2 Kalibrierung von IMU und Kamera: Die Kalibrierung von IMU und Kamera bezieht sich auf die Bestimmung der Zeitsynchronisationsbeziehung und der geometrischen Transformationsbeziehung zwischen ihnen. Zu den häufig verwendeten IMU- und Kamerakalibrierungsmethoden gehören Kalibr, MSCKF usw.

3.7. Algorithmenbewertung und -optimierung

7.1 Algorithmusbewertung: Die Algorithmusbewertung bezieht sich auf die Leistungsbewertung von Algorithmen wie Roboterpositionierung, Kartenkonstruktion, Merkmalsextraktion und Matching. Zu den häufig verwendeten Leistungsbewertungsindikatoren gehören Genauigkeit, Robustheit, Rechenkomplexität usw.

7.2 Algorithmusoptimierung: Algorithmusoptimierung bezieht sich auf die Optimierung von Algorithmen wie Roboterpositionierung, Kartenkonstruktion, Merkmalsextraktion und Matching, um ihre Leistung zu verbessern. Zu den häufig verwendeten Methoden zur Algorithmusoptimierung gehören die Optimierung von Algorithmusparametern, die Einführung neuer Technologien usw.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Wahrnehmung von Robotern ein unverzichtbarer Bestandteil der Robotertechnologie ist. Sie erfordert die Beherrschung von Sensortypen und ihren Prinzipien, die Vorverarbeitung von Sensordaten, die zeitliche Synchronisierung von Sensordaten, die Positionierung und Kartenerstellung von Robotern, die Extraktion und Zuordnung von Merkmalen, die Kalibrierung von Sensordaten, die Bewertung von Algorithmen usw Optimierungswissen.

3.8. Anwendung der Roboterwahrnehmung

Die Roboterwahrnehmung hat in vielen Bereichen breite Anwendungsmöglichkeiten, wie zum Beispiel:

8.1 Autonom fahrende Fahrzeuge: Autonom fahrende Fahrzeuge müssen Informationen über den Straßenzustand über Sensoren wie Lidar, Kameras und GPS erhalten, um Funktionen wie Fahrzeugpositionierung, Hinderniserkennung und Verkehrszeichenerkennung zu erreichen.

8.2 Roboternavigation: Die Roboternavigation erfordert die Erfassung von Umgebungsinformationen durch Sensoren wie Lidar, Kameras und IMUs, um eine autonome Navigation und Positionierung des Roboters zu erreichen.

8.3 UAV-Anwendungen: UAVs müssen Luftbilder und Umgebungsinformationen über Sensoren wie Kameras und Lidar erhalten, um Luftaufnahmen, Kartenerstellung und andere Funktionen umzusetzen.

8.4 Industrielle Automatisierung: Die industrielle Automatisierung muss Materialien, Produkte und andere Informationen über Sensoren erfassen, um Funktionen wie automatisierte Produktion und Qualitätskontrolle zu realisieren.

8.5 Agrarroboter: Agrarroboter müssen über Sensoren wie Kameras und Lidar Informationen über landwirtschaftliche Flächen erhalten, um Funktionen wie Bodenerkennung und Überwachung des Pflanzenwachstums zu implementieren.

Kurz gesagt, die Roboterwahrnehmung wird in Zukunftsfeldern wie Smart Manufacturing, Smart Cities und Smart Agriculture weit verbreitet sein.

3.9. Herausforderungen und Entwicklungstrends der Roboterwahrnehmung

Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und anderen Technologien steht auch die Roboterwahrnehmung vor einigen Herausforderungen:

9.1 Komplexität von Sensordaten: Die Komplexität von Sensordaten ist eine der größten Herausforderungen bei der Roboterwahrnehmung. Sensordaten können Probleme wie Rauschen, Fehlen und Verformung aufweisen und erfordern eine Vorverarbeitung und Kalibrierung.

9.2 Robustheit des Algorithmus: Die Robustheit des Algorithmus ist eine weitere Herausforderung für die Roboterwahrnehmung. Roboter können in verschiedenen Umgebungen auf unterschiedliche Situationen stoßen und müssen über eine gute Robustheit verfügen, um mit verschiedenen Situationen zurechtzukommen.

9.3 Echtzeitleistung des Systems: Die Roboterwahrnehmung erfordert einen Kompromiss zwischen Echtzeitleistung und Genauigkeit. Die Verarbeitung von Sensordaten und die Ausführung von Algorithmen müssen innerhalb einer begrenzten Zeit abgeschlossen werden und gleichzeitig die Genauigkeit der Ergebnisse gewährleisten.

Zukünftig wird sich die Roboterwahrnehmung in folgende Richtungen entwickeln:

9.4 Multimodale Sensorfusion: Die multimodale Sensorfusion ist eine wichtige Entwicklungsrichtung der Roboterwahrnehmung. Durch die Kombination verschiedener Sensortypen können umfassendere und genauere Umweltinformationen gewonnen werden.

9.5 Deep-Learning-Anwendungen: Deep Learning ist eine weitere wichtige Entwicklungsrichtung der Roboterwahrnehmung. Durch Deep-Learning-Algorithmen können Merkmale, Klassifizierung, Erkennung usw. automatisch extrahiert werden, um die Effizienz und Genauigkeit der Roboterwahrnehmung zu verbessern.

9.6 End-to-End-Systemdesign: End-to-End-Systemdesign ist ein weiterer Trend in der Roboterwahrnehmung. Durch die Integration verschiedener Module wie Sensoren, Algorithmen und Steuerungen kann ein effizienteres und intelligenteres Roboterwahrnehmungssystem erreicht werden.

Kurz gesagt ist die Roboterwahrnehmung ein unverzichtbarer Bestandteil der Robotertechnologie und wird in Zukunftsfeldern wie Smart Manufacturing, Smart Cities und Smart Agriculture eine immer wichtigere Rolle spielen.