1. Requisitos laborales del algoritmo de percepción

La pila de tecnología para posiciones de algoritmos de percepción incluye los siguientes aspectos:

Algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo: debe dominar los algoritmos comunes de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, como el análisis de regresión, el árbol de decisión, SVM, KNN, CNN, RNN, LSTM, etc., y comprender sus principios básicos y la implementación de algoritmos.
Tecnología de procesamiento de datos de sensores: debe dominar las tecnologías de procesamiento de datos de sensores comunes, como el procesamiento de imágenes, el procesamiento de sonido, el procesamiento de datos LIDAR, etc., y comprender los métodos y algoritmos de procesamiento comunes, como la mejora de imágenes, la segmentación de imágenes, el reconocimiento de voz y la voz. Síntesis, procesamiento de nubes de puntos láser, etc.
Lenguajes y herramientas de programación: debe dominar al menos un lenguaje de programación, como Python, C ++, etc., y dominar el uso de herramientas de programación y entornos de desarrollo relacionados, como Jupyter Notebook, PyCharm, etc.
Marco de aprendizaje profundo: debe estar familiarizado y utilizar los marcos de aprendizaje profundo de uso común, como TensorFlow, PyTorch, etc., dominar los principios básicos y los métodos de uso del marco y poder entrenar, optimizar e implementar modelos.
Visión por computadora: debe dominar las tecnologías de visión por computadora, como el reconocimiento de imágenes, la detección de objetivos, la segmentación de imágenes, etc., y comprender los algoritmos y marcos de uso común, como YOLO, SSD, Mask R-CNN, etc.
Reconocimiento de voz: debe dominar las tecnologías relacionadas con el reconocimiento de voz, como la segmentación de voz, el reconocimiento de voz, la síntesis de voz, etc., y comprender los algoritmos y marcos de uso común, como DeepSpeech, WaveNet, etc.
Procesamiento del lenguaje natural: debe dominar las tecnologías relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural, como clasificación de texto, análisis de sentimientos, traducción automática, etc., y comprender los algoritmos y marcos de uso común, como BERT, GPT, etc.
Algoritmo de optimización: debe dominar los principios básicos de los algoritmos de optimización y los métodos de optimización más utilizados, como la búsqueda de cuadrícula, la optimización bayesiana, etc., y poder ajustar los parámetros y optimizar el modelo.
Gestión de código e ingeniería de software: debe dominar las herramientas de gestión de versiones de código, como Git, y las tecnologías de implementación y prueba de software, como Jenkins, Docker, etc., para poder realizar trabajos de gestión de código e ingeniería de software.

2. Conocimientos relacionados con la fusión perceptual

El conocimiento específico de la fusión de sensores incluye las siguientes partes:

2.1 Conocimientos básicos de sensores

Comprender los principios de funcionamiento, las características y los campos de aplicación de varios sensores es una cualidad básica para los ingenieros de algoritmos de percepción. Principalmente están involucrados los siguientes tipos de sensores:

Unidad de medida inercial (IMU): incluye acelerómetros, giroscopios, magnetómetros, etc., utilizados para medir la aceleración, la velocidad angular y la intensidad del campo magnético de los objetos.
Sensor ultrasónico: utiliza ondas ultrasónicas para medir la distancia de los objetos.
Sensor de infrarrojos: utiliza luz infrarroja para medir la distancia o la temperatura de un objeto.
LiDAR: utiliza tecnología de alcance láser para obtener información sobre la distancia y la forma del objeto.
Cámara: captura información de imágenes del entorno.
Radar: utiliza ondas de radio para medir la distancia, velocidad y orientación de los objetos.
GPS: Sistema de Posicionamiento Global, utilizado para obtener las coordenadas geográficas de un dispositivo.

2.2 Teoría de la fusión de sensores

La fusión de sensores es la integración de datos de múltiples sensores para proporcionar resultados de detección más confiables y precisos. Los ingenieros de algoritmos de percepción deben comprender las siguientes teorías de fusión:

Niveles de fusión: fusión de capas de datos, fusión de capas de características, fusión de capas de toma de decisiones.
Métodos de fusión: método de ponderación lineal, método de valor máximo, método de valor mínimo, método de peso óptimo, etc.
Algoritmos de fusión: filtro Kalman (KF), filtro Kalman extendido (EKF), filtro Kalman sin perfume (UKF), filtro de partículas (PF), etc.

2.3 Preprocesamiento de datos y extracción de características.

Antes de fusionar los datos de los sensores, se requiere el preprocesamiento de datos y la extracción de características. Los contenidos principales incluyen:

Limpieza de datos: elimine valores atípicos, ruido y datos redundantes.
Imputación de datos: Manejo de datos incompletos o faltantes.
Estandarización/normalización de datos: hacer que los datos tengan las mismas dimensiones o rango.
Selección de funciones: extracción de funciones útiles a partir de datos sin procesar.
Reducción de la dimensionalidad de las características: reduzca las dimensiones de las características y reduzca la complejidad computacional.

2.4 Alineación espacio-temporal y asociación de datos

Para fusionar datos de diferentes sensores, se requiere alineación espaciotemporal y correlación de datos. Los principales métodos incluyen:

Alineación de tiempo: sincronización de marca de tiempo de los datos muestreados del sensor.
Alineación espacial: convierta datos de diferentes sensores en un sistema de coordenadas unificado.
Correlación de datos: Determinación de un mismo objeto detectado por diferentes sensores.

2.5 Aprendizaje automático y aprendizaje profundo

Aprovechar el aprendizaje automático y los métodos de aprendizaje profundo puede mejorar el rendimiento de la fusión de sensores. Necesitas saber lo siguiente:

Algoritmos de aprendizaje automático: máquina de vectores de soporte (SVM), árbol de decisión, bosque aleatorio, K-vecino más cercano, etc.
Algoritmos de aprendizaje profundo: red neuronal convolucional (CNN), red neuronal recurrente (RNN), red de memoria a corto plazo (LSTM), red generativa adversaria (GAN), etc.
Entrenamiento y optimización del modelo: función de pérdida, método de descenso de gradiente, algoritmo de retropropagación, regularización, etc.

3. Conocimientos específicos

3.1 Tipos de sensores y sus principios

1.1 LiDAR: LiDAR emite un rayo láser al objetivo y recibe el rayo láser reflejado para medir la distancia y el ángulo desde el objetivo al LiDAR. Los tipos de lidar más utilizados incluyen lidar giratorio y lidar de estado sólido.

1.2 Cámara: La cámara obtiene la información de posición y actitud del objetivo registrando la proyección del objeto en el plano de la imagen. Los tipos de cámaras más utilizados incluyen cámaras monoculares, cámaras binoculares, cámaras estéreo, etc. Antes de obtener los datos de la cámara, es necesario realizar un procesamiento previo, como la distorsión y el balance de blancos.

1.3 Unidad de medición inercial (IMU): La IMU obtiene la información de aceleración y velocidad angular del robot midiendo la salida del acelerómetro y el giroscopio. Es necesario integrar la salida de la IMU para obtener la información de posición y actitud del robot.

1.4 Cámara de profundidad: La cámara de profundidad obtiene información de profundidad de los objetos mediante tecnologías como la luz infrarroja o la luz estructurada. Los tipos de cámaras de profundidad más utilizados incluyen Kinect, RealSense, etc.

1.5 GPS: El GPS determina la información de ubicación del robot mediante la recepción de señales satelitales. La precisión del GPS se ve afectada por muchos factores, como el clima, los edificios, etc.

3.2 Preprocesamiento de datos de sensores

2.1 Preprocesamiento de datos Lidar: los datos Lidar generalmente requieren eliminación de ruido, filtrado, transformación de coordenadas, etc. La eliminación de ruido y el filtrado se pueden lograr mediante el uso de filtros gaussianos, filtros de mediana y otros métodos, y la transformación de coordenadas se puede lograr mediante el uso de ángulos de Euler, cuaterniones y otros métodos.

2.2 Preprocesamiento de datos de la cámara: los datos de la cámara generalmente requieren procesamiento como eliminación de distorsiones, balance de blancos y mejora de la imagen. La dedistorsión se puede lograr mediante el uso de tecnología de calibración de la cámara, el balance de blancos se puede lograr mediante el uso de algoritmos mundiales en escala de grises y otros métodos, y la mejora de la imagen se puede lograr mediante el uso de ecualización de histograma, nitidez y otros métodos.

2.3 Preprocesamiento de datos IMU: los datos IMU generalmente deben integrarse para obtener la información de posición y actitud del robot. Dado que la IMU tiene problemas como la deriva, se requiere calibración y filtrado.

2.4 Preprocesamiento de datos de la cámara de profundidad: para los datos de la cámara de profundidad, se requiere eliminación de ruido, filtrado, transformación de coordenadas y otros procesamientos. La eliminación de ruido y el filtrado se pueden lograr mediante el uso de filtros gaussianos, filtros de mediana y otros métodos, y la transformación de coordenadas se puede lograr mediante el uso de ángulos de Euler, cuaterniones y otros métodos.

2.5 Preprocesamiento de datos GPS: Los datos GPS generalmente requieren calibración, filtrado y otros procesamientos. La calibración se puede lograr mediante técnicas como el GPS diferencial y el filtrado se puede lograr mediante métodos como el filtrado de Kalman.

3.3 Sincronización temporal de los datos del sensor

3.1 Sincronización temporal de lidar y cámara: la sincronización temporal de lidar y cámara generalmente requiere el uso de sincronización de hardware o sincronización de software y otras tecnologías. La sincronización del hardware se puede lograr mediante el uso de señales de activación y otros métodos, y la sincronización del software se puede lograr mediante el uso de marcas de tiempo y otros métodos.

3.2 Sincronización de tiempo de IMU y cámara: La sincronización de tiempo de IMU y cámara requiere sincronización de hardware o sincronización de software.

Se implementan sincronización de software y otras tecnologías. La sincronización del hardware se puede lograr usando el mismo reloj o señal de disparo, etc. La sincronización del software se puede lograr usando marcas de tiempo, etc.

3.3 Sincronización de tiempo entre cámaras de profundidad y cámaras: la sincronización de tiempo entre cámaras de profundidad y cámaras generalmente requiere el uso de sincronización de hardware o sincronización de software y otras tecnologías. La sincronización del hardware se puede lograr mediante el uso de señales de activación y otros métodos, y la sincronización del software se puede lograr mediante el uso de marcas de tiempo y otros métodos.

3.4 Sincronización de tiempo de GPS y otros sensores: La sincronización de tiempo de GPS y otros sensores debe considerar factores como el retraso de la señal de GPS. La sincronización de tiempos generalmente se puede lograr mediante métodos como las marcas de tiempo.

3.4 Posicionamiento de robots y construcción de mapas.

4.1 Posicionamiento del robot: El posicionamiento del robot se refiere a determinar la posición y actitud del robot en el entorno. Los métodos de posicionamiento de robots comúnmente utilizados incluyen SLAM láser, SLAM visual, fusión GPS/IMU, etc.

4.2 Construcción de mapas: La construcción de mapas se refiere a la construcción de un mapa del entorno basado en datos de sensores. Los métodos de construcción de mapas más utilizados incluyen SLAM láser, SLAM visual, aprendizaje profundo, etc.

3.5 Extracción y coincidencia de características

5.1 Extracción de características: La extracción de características se refiere a la extracción de puntos de características representativos o descriptores de características de los datos del sensor. Los métodos de extracción de características más utilizados incluyen SIFT, SURF, ORB, etc.

5.2 Coincidencia de características: La coincidencia de características se refiere a hacer coincidir puntos de características o descriptores de características desde diferentes perspectivas para determinar la correspondencia entre ellos. Los métodos de coincidencia de características más utilizados incluyen RANSAC, FLANN, etc.

3.6 Calibración de los datos del sensor

6.1 Calibración de lidar y cámara: La calibración de lidar y cámara se refiere a determinar la relación de transformación geométrica entre ellos. Los métodos de calibración de cámaras y lidar comúnmente utilizados incluyen el método de placa de calibración, el método de autocalibración, etc.

6.2 Calibración de IMU y cámara: La calibración de IMU y cámara se refiere a determinar la relación de sincronización de tiempo y la relación de transformación geométrica entre ellas. Los métodos de calibración de cámaras y IMU más utilizados incluyen Kalibr, MSCKF, etc.

3.7 Evaluación y optimización de algoritmos.

7.1 Evaluación de algoritmos: La evaluación de algoritmos se refiere a la evaluación del desempeño de algoritmos como el posicionamiento de robots, la construcción de mapas, la extracción y comparación de características. Los indicadores de evaluación del desempeño comúnmente utilizados incluyen precisión, solidez, complejidad computacional, etc.

7.2 Optimización de algoritmos: La optimización de algoritmos se refiere a la optimización de algoritmos como el posicionamiento de robots, la construcción de mapas, la extracción de características y la coincidencia para mejorar su rendimiento. Los métodos de optimización de algoritmos más utilizados incluyen la optimización de los parámetros del algoritmo, la introducción de nuevas tecnologías, etc.

En resumen, la percepción del robot es una parte indispensable de la tecnología robótica: requiere dominar los tipos de sensores y sus principios, el preprocesamiento de datos de los sensores, la sincronización del tiempo de los datos de los sensores, el posicionamiento del robot y la construcción de mapas, la extracción y comparación de características, la calibración de datos de los sensores, la evaluación de algoritmos y Conocimientos de optimización.

3.8 Aplicación de la percepción del robot

La percepción robótica tiene amplias aplicaciones en muchos campos, tales como:

8.1 Vehículos de conducción autónoma: Los vehículos de conducción autónoma necesitan obtener información sobre el estado de la carretera a través de sensores como lidar, cámaras y GPS para lograr funciones como el posicionamiento del vehículo, la detección de obstáculos y el reconocimiento de señales de tráfico.

8.2 Navegación del robot: La navegación del robot requiere obtener información ambiental a través de sensores como lidar, cámaras e IMU para lograr la navegación y el posicionamiento autónomo del robot.

8.3 Aplicaciones de los UAV: Los UAV necesitan obtener imágenes aéreas e información ambiental a través de sensores como cámaras y lidar para implementar fotografías aéreas, construcción de mapas y otras funciones.

8.4 Automatización industrial: La automatización industrial necesita obtener materiales, productos y otra información a través de sensores para realizar funciones como la producción automatizada y el control de calidad.

8.5 Robots agrícolas: Los robots agrícolas necesitan obtener información sobre las tierras agrícolas a través de sensores como cámaras y lidar para implementar funciones como la detección del suelo y el seguimiento del crecimiento de los cultivos.

En resumen, la percepción de los robots se utilizará ampliamente en campos del futuro como la fabricación inteligente, las ciudades inteligentes y la agricultura inteligente.

3.9 Desafíos y tendencias de desarrollo de la percepción de los robots.

Con el continuo desarrollo de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y otras tecnologías, la percepción de los robots también enfrenta algunos desafíos:

9.1 Complejidad de los datos de los sensores: La complejidad de los datos de los sensores es uno de los principales desafíos en la percepción de los robots. Los datos del sensor pueden tener problemas como ruido, faltas y deformaciones, y requieren preprocesamiento y calibración.

9.2 Robustez del algoritmo: La robustez del algoritmo es otro desafío al que se enfrenta la percepción de los robots. Los robots pueden enfrentar diferentes situaciones en diferentes entornos y necesitan tener buena robustez para hacer frente a diversas situaciones.

9.3 Rendimiento del sistema en tiempo real: La percepción del robot requiere un equilibrio entre el rendimiento en tiempo real y la precisión. El procesamiento de los datos de los sensores y la ejecución de algoritmos deben completarse en un tiempo limitado, garantizando al mismo tiempo la precisión de los resultados.

En el futuro, la percepción de los robots se desarrollará en las siguientes direcciones:

9.4 Fusión de sensores multimodales: La fusión de sensores multimodales es una dirección de desarrollo importante de la percepción del robot. Al fusionar diferentes tipos de sensores, se puede obtener información ambiental más completa y precisa.

9.5 Aplicaciones de aprendizaje profundo: el aprendizaje profundo es otra dirección importante del desarrollo de la percepción de los robots. A través de algoritmos de aprendizaje profundo, se pueden extraer automáticamente características, clasificación, reconocimiento, etc. para mejorar la eficiencia y precisión de la percepción del robot.

9.6 Diseño de sistemas de un extremo a otro: El diseño de sistemas de un extremo a otro es otra tendencia en la percepción de los robots. Al integrar diferentes módulos, como sensores, algoritmos y controles, se puede lograr un sistema de percepción del robot más eficiente e inteligente.

En resumen, la percepción de los robots es una parte indispensable de la tecnología robótica y desempeñará un papel cada vez más importante en campos futuros como la fabricación inteligente, las ciudades inteligentes y la agricultura inteligente.

Resumen de conocimientos sobre la fusión post-sensor del algoritmo de percepción