Resumo do conhecimento do algoritmo de percepção pós-fusão de sensores

1. Requisitos de trabalho do algoritmo perceptivo

A pilha de tecnologia para posições de algoritmos de percepção inclui os seguintes aspectos:

1. Algoritmos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo: você precisa dominar algoritmos comuns de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, como análise de regressão, árvores de decisão, SVM, KNN, CNN, RNN, LSTM, etc., e compreender seus princípios básicos e implementação de algoritmo.

2. Tecnologia de processamento de dados de sensores: você precisa dominar tecnologias comuns de processamento de dados de sensores, como processamento de imagem, processamento de som, processamento de dados lidar, etc., e compreender métodos e algoritmos de processamento comuns, como aprimoramento de imagem, segmentação de imagem, reconhecimento de fala, fala síntese, processamento de nuvem de ponto laser, etc.

3. Linguagens e ferramentas de programação: você precisa ser proficiente em pelo menos uma linguagem de programação, como Python, C++, etc., e ser proficiente no uso de ferramentas de programação e ambientes de desenvolvimento relacionados, como Jupyter Notebook, PyCharm, etc.

4. Estrutura de aprendizado profundo: você precisa estar familiarizado e usar estruturas de aprendizado profundo comumente usadas, como TensorFlow, PyTorch, etc., dominar os princípios básicos e métodos de uso da estrutura e ser capaz de treinar, otimizar e implantar modelos.

5. Visão computacional: você precisa dominar tecnologias de visão computacional, como reconhecimento de imagem, detecção de alvo, segmentação de imagem, etc., e compreender algoritmos e estruturas comumente usados, como YOLO, SSD, Mask R-CNN, etc.

6. Reconhecimento de fala: você precisa dominar tecnologias relacionadas ao reconhecimento de fala, como segmentação de fala, reconhecimento de fala, síntese de fala, etc., e compreender algoritmos e estruturas comumente usados, como DeepSpeech, WaveNet, etc.

7. Processamento de linguagem natural: você precisa dominar tecnologias relacionadas ao processamento de linguagem natural, como classificação de texto, análise de sentimento, tradução automática, etc., e compreender algoritmos e estruturas comumente usados, como BERT, GPT, etc.

8. Algoritmo de otimização: você precisa dominar os princípios básicos de algoritmos de otimização e métodos de otimização comumente usados, como pesquisa em grade, otimização bayesiana, etc., e ser capaz de ajustar parâmetros e otimizar o modelo.

9. Gerenciamento de código e engenharia de software: você precisa dominar ferramentas de gerenciamento de versão de código, como Git, e tecnologias de teste e implantação de software, como Jenkins, Docker, etc., para poder realizar trabalho de gerenciamento de código e engenharia de software.

2. Conhecimento relevante de fusão perceptual

Conhecimento específico de fusão de sensores, incluindo as seguintes partes:

2.1. Conhecimento básico de sensores

Compreender os princípios de funcionamento, características e campos de aplicação de vários sensores é uma qualidade básica para engenheiros de algoritmos de percepção. Principalmente envolvidos estão os seguintes tipos de sensores:

• Unidade de Medição Inercial (IMU): Inclui acelerômetros, giroscópios, magnetômetros, etc., usados ​​para medir a aceleração, velocidade angular e intensidade do campo magnético de objetos.
• Sensor ultrassônico: usa ondas ultrassônicas para medir a distância do objeto.
• Sensor infravermelho: usa luz infravermelha para medir a distância ou temperatura de um objeto.
• LiDAR: usa tecnologia de alcance a laser para obter informações sobre a distância e a forma do objeto.
• Câmera: captura informações de imagem do ambiente.
• Radar: usa ondas de rádio para medir a distância, velocidade e direção de objetos.
• GPS: Sistema de Posicionamento Global, utilizado para obter as coordenadas geográficas de um dispositivo.

2.2. Teoria da Fusão de Sensores

A fusão de sensores é a integração de dados de vários sensores para fornecer resultados de detecção mais confiáveis ​​e precisos. Os engenheiros de algoritmos de percepção precisam compreender as seguintes teorias de fusão:

• Níveis de fusão: fusão da camada de dados, fusão da camada de recursos, fusão da camada de tomada de decisão.
• Métodos de fusão: método de ponderação linear, método de valor máximo, método de valor mínimo, método de peso ideal, etc.
• Algoritmo de fusão: filtro Kalman (KF), filtro Kalman estendido (EKF), filtro Kalman sem cheiro (UKF), filtro de partículas (PF), etc.

2.3. Pré-processamento de dados e extração de recursos

Antes de fundir os dados do sensor, é necessário pré-processamento de dados e extração de recursos. Os principais conteúdos incluem:

• Limpeza de dados: remova valores discrepantes, ruídos e dados redundantes.
• Imputação de dados: lidar com dados incompletos ou ausentes.
• Padronização/normalização de dados: fazer com que os dados tenham as mesmas dimensões ou intervalo.
• Seleção de recursos: extração de recursos úteis de dados brutos.
• Redução da dimensionalidade dos recursos: Reduza as dimensões dos recursos e reduza a complexidade computacional.

2.4. Alinhamento espaço-temporal e associação de dados

Para fundir dados de diferentes sensores, são necessários alinhamento espaço-temporal e correlação de dados. Os principais métodos incluem:

• Alinhamento de tempo: sincronização de carimbo de data/hora de dados amostrados por sensores.
• Alinhamento Espacial: Transformando dados de diferentes sensores em um sistema de coordenadas unificado.
• Associação de dados: Identificação do mesmo objeto detectado por diferentes sensores.

2.5. Aprendizado de máquina e aprendizado profundo

O uso de métodos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo pode melhorar o desempenho da fusão de sensores. Você precisa saber o seguinte:

• Algoritmos de aprendizado de máquina: máquinas de vetores de suporte (SVM), árvores de decisão, florestas aleatórias, K-vizinhos mais próximos, etc.
• Algoritmos de aprendizagem profunda: rede neural convolucional (CNN), rede neural recorrente (RNN), rede de memória de longo curto prazo (LSTM), rede adversária generativa (GAN), etc.
• Treinamento e otimização de modelo: função de perda, método de descida de gradiente, algoritmo de retropropagação, regularização, etc.

3. Conhecimento específico

3.1. Tipos de sensores e seus princípios

1.1 LiDAR: O LiDAR emite um feixe de laser até o alvo e recebe o feixe de laser refletido para medir a distância e o ângulo do alvo até o LiDAR. Os tipos de lidar comumente usados ​​são o lidar rotativo e o lidar de estado sólido.

1.2 Câmera: A câmera obtém as informações de posição e atitude do alvo registrando a projeção do objeto no plano da imagem. Os tipos de câmeras comumente usados ​​incluem câmeras monoculares, câmeras binoculares, câmeras estéreo, etc. Antes de obter os dados da câmera, é necessário realizar pré-processamento, como distorção e equilíbrio de branco.

1.3 Unidade de Medição Inercial (IMU): A IMU obtém as informações de aceleração e velocidade angular do robô medindo a saída do acelerômetro e do giroscópio. A saída do IMU precisa ser integrada para obter as informações de posição e atitude do robô.

1.4 Câmera de profundidade: A câmera de profundidade obtém informações de profundidade dos objetos por meio de tecnologias como luz infravermelha ou luz estruturada. Os tipos de câmeras de profundidade comumente usados ​​incluem Kinect, RealSense, etc.

1.5 GPS: O GPS determina as informações de localização do robô recebendo sinais de satélite. A precisão do GPS é afetada por muitos fatores, como clima, edifícios, etc.

3.2. Pré-processamento de dados do sensor

2.1 Pré-processamento de dados Lidar: Os dados Lidar geralmente requerem remoção de ruído, filtragem, transformação de coordenadas, etc. A eliminação de ruído e a filtragem podem ser alcançadas usando filtros gaussianos, filtros medianos e outros métodos, e a transformação de coordenadas pode ser alcançada usando ângulos de Euler, quatérnios e outros métodos.

2.2 Pré-processamento de dados da câmera: Os dados da câmera geralmente requerem processamento como remoção de distorção, equilíbrio de branco e aprimoramento de imagem. A dedistorção pode ser alcançada usando a tecnologia de calibração da câmera, o equilíbrio de branco pode ser alcançado usando algoritmos mundiais em escala de cinza e outros métodos, e o aprimoramento da imagem pode ser alcançado usando equalização de histograma, nitidez e outros métodos.

2.3 Pré-processamento de dados IMU: Os dados IMU geralmente precisam ser integrados para obter as informações de posição e atitude do robô. Como o IMU apresenta problemas como desvio, ele precisa ser calibrado e filtrado.

2.4 Pré-processamento de dados de câmeras de profundidade: Para dados de câmeras de profundidade, são necessários remoção de ruído, filtragem, transformação de coordenadas e outros processamentos. A eliminação de ruído e a filtragem podem ser alcançadas usando filtros gaussianos, filtros medianos e outros métodos, e a transformação de coordenadas pode ser alcançada usando ângulos de Euler, quatérnios e outros métodos.

2.5 Pré-processamento de dados GPS: Os dados GPS geralmente requerem calibração, filtragem e outros processamentos. A calibração pode ser obtida usando técnicas como GPS diferencial, e a filtragem pode ser obtida usando métodos como a filtragem de Kalman.

3.3. Sincronização de tempo dos dados do sensor

3.1 Sincronização de tempo de lidar e câmera: A sincronização de tempo de lidar e câmera geralmente requer o uso de sincronização de hardware ou sincronização de software e outras tecnologias. A sincronização de hardware pode ser alcançada usando sinais de disparo e outros métodos, e a sincronização de software pode ser alcançada usando carimbos de data/hora e outros métodos.

3.2 Sincronização de tempo da IMU e da câmera: A sincronização de tempo da IMU e da câmera precisa usar sincronização de hardware ou software

Sincronização de software e outras tecnologias são implementadas. A sincronização de hardware pode ser obtida usando o mesmo relógio ou sinal de disparo, e a sincronização de software pode ser obtida usando carimbos de data/hora e outros métodos.

3.3 Sincronização de tempo entre câmeras de profundidade e câmeras: A sincronização de tempo entre câmeras de profundidade e câmeras geralmente requer o uso de sincronização de hardware ou sincronização de software e outras tecnologias. A sincronização de hardware pode ser alcançada usando métodos como sinais de disparo, e a sincronização de software pode ser alcançada usando métodos como carimbos de data/hora.

3.4 Sincronização de tempo do GPS e outros sensores: A sincronização do tempo do GPS e de outros sensores precisa considerar fatores como o atraso do sinal GPS. A sincronização de tempo geralmente pode ser alcançada usando métodos como carimbos de data/hora.

3.4. Posicionamento do robô e construção de mapas

4.1 Posicionamento do robô: O posicionamento do robô refere-se à determinação da posição e atitude do robô no ambiente. Os métodos de posicionamento de robôs comumente usados ​​incluem SLAM a laser, SLAM visual, fusão GPS/IMU, etc.

4.2 Construção de mapas: A construção de mapas refere-se à construção de um mapa do ambiente com base em dados de sensores. Os métodos de construção de mapas comumente usados ​​incluem SLAM a laser, SLAM visual, aprendizado profundo, etc.

3.5. Extração e correspondência de recursos

5.1 Extração de recursos: A extração de recursos refere-se à extração de pontos de recursos representativos ou descritores de recursos dos dados do sensor. Os métodos de extração de recursos comumente usados ​​incluem SIFT, SURF, ORB, etc.

5.2 Correspondência de recursos: A correspondência de recursos refere-se à correspondência de pontos de recursos ou descritores de recursos de diferentes perspectivas para determinar a correspondência entre eles. Os métodos de correspondência de recursos comumente usados ​​incluem RANSAC, FLANN, etc.

3.6. Calibração dos dados do sensor

6.1 Calibração de lidar e câmera: A calibração de lidar e câmera refere-se à determinação da relação de transformação geométrica entre eles. Os métodos de calibração de câmera e radar a laser comumente usados ​​incluem método de placa de calibração, método de autocalibração, etc.

6.2 Calibração da IMU e da câmera: A calibração da IMU e da câmera refere-se à determinação da relação de sincronização de tempo e da relação de transformação geométrica entre elas. Os métodos de calibração de câmera e IMU comumente usados ​​incluem Kalibr, MSCKF, etc.

3.7. Avaliação e otimização de algoritmos

7.1 Avaliação de algoritmo: A avaliação de algoritmo refere-se à avaliação de desempenho de algoritmos como posicionamento de robô, construção de mapa, extração e correspondência de recursos. Os indicadores de avaliação de desempenho comumente usados ​​incluem precisão, robustez e complexidade computacional.

7.2 Otimização de algoritmo: A otimização de algoritmo refere-se à otimização de algoritmos como posicionamento de robôs, construção de mapas, extração de recursos e correspondência para melhorar seu desempenho. Os métodos de otimização de algoritmo comumente usados ​​incluem otimização de parâmetros de algoritmo, introdução de novas tecnologias, etc.

Resumindo, a percepção do robô é uma parte indispensável da tecnologia robótica, exigindo o domínio dos tipos de sensores e seus princípios, pré-processamento de dados do sensor, sincronização de tempo de dados do sensor, posicionamento do robô e construção de mapas, extração e correspondência de recursos, dados do sensor Conhecimento de calibração, algoritmo avaliação e otimização.

3.8. Aplicação da percepção do robô

A percepção do robô tem amplas aplicações em muitos campos, como:

8.1 Veículos autônomos: Os veículos autônomos precisam obter informações sobre as condições da estrada por meio de sensores como lidar, câmeras e GPS para obter funções como posicionamento de veículos, detecção de obstáculos e reconhecimento de sinais de trânsito.

8.2 Navegação do robô: A navegação do robô requer a obtenção de informações ambientais por meio de sensores como lidar, câmeras e IMUs para obter navegação autônoma e posicionamento do robô.

8.3 Aplicações de UAV: ​​Os UAV precisam obter imagens aéreas e informações ambientais por meio de sensores como câmeras e lidar para implementar fotografia aérea, construção de mapas e outras funções.

8.4 Automação industrial: A automação industrial precisa obter materiais, produtos e outras informações por meio de sensores para realizar funções como produção automatizada e controle de qualidade.

8.5 Robôs agrícolas: Os robôs agrícolas precisam obter informações sobre terras agrícolas por meio de sensores como câmeras e lidar para implementar funções como detecção de solo e monitoramento do crescimento das culturas.

Em suma, a percepção do robô será amplamente utilizada em campos futuros, como manufatura inteligente, cidades inteligentes e agricultura inteligente.

3.9. Desafios e tendências de desenvolvimento da percepção robótica

Com o desenvolvimento contínuo da inteligência artificial, do aprendizado de máquina e de outras tecnologias, a percepção do robô também enfrenta alguns desafios:

9.1 Complexidade dos dados dos sensores: A complexidade dos dados dos sensores é um dos principais desafios enfrentados pela percepção do robô. Os dados do sensor podem apresentar problemas como ruído, perda, deformação, etc., que precisam ser pré-processados ​​e calibrados.

9.2 Robustez do Algoritmo: A robustez do algoritmo é outro desafio enfrentado pela percepção do robô. Os robôs podem encontrar diferentes situações em diferentes ambientes e precisam ter boa robustez para lidar com diversas situações.

9.3 Desempenho do sistema em tempo real: A percepção do robô requer um equilíbrio entre desempenho em tempo real e precisão. O processamento dos dados dos sensores e a execução dos algoritmos precisam ser concluídos dentro de um tempo limitado, garantindo ao mesmo tempo a precisão dos resultados.

No futuro, a percepção do robô se desenvolverá nas seguintes direções:

9.4 Fusão de sensores multimodais: A fusão de sensores multimodais é uma importante direção de desenvolvimento da percepção do robô. Ao fundir diferentes tipos de sensores, podem ser obtidas informações ambientais mais abrangentes e precisas.

9.5 Aplicações de aprendizagem profunda: A aprendizagem profunda é outra importante direção de desenvolvimento da percepção do robô. Por meio de algoritmos de aprendizado profundo, recursos, classificação, reconhecimento, etc. podem ser extraídos automaticamente para melhorar a eficiência e a precisão da percepção do robô.

9.6 Projeto de sistema ponta a ponta: O projeto de sistema ponta a ponta é outra tendência na percepção do robô. Ao integrar diferentes módulos, como sensores, algoritmos e controles, um sistema de percepção robótica mais eficiente e inteligente pode ser realizado.

Em suma, a percepção do robô é uma parte indispensável da tecnologia robótica e desempenhará um papel cada vez mais importante em campos futuros, como a produção inteligente, as cidades inteligentes e a agricultura inteligente.