Computer Robot Vision for Pose Estimation
Computer Robot Vision for Pose Estimation
คงเหลือ | รอคิว | รอ/วัน |
---|---|---|
1/1 | 0 | 0 |
- ประเภท : อีบุ๊ก
- สำนักพิมพ์ : รศ.ดร. มิติ รุจานุรักษ์
- Author : รศ.ดร. มิติ รุจานุรักษ์
- ISBN :-
- ภาษา : ไทย
- จำนวนหน้า : 153
- ขนาดไฟล์ : 5.80 MB
หนังสือเล่มน้ีเขียนข้ึนจากความรู้ที่ได้จากนักวิจัยจากหลากหลายสถาบัน อทิเช่น Nara Institute of Science and Technology, The University of Tokyo สํานักงานเทคโนโลยีป้องกันประเทศ และ สํานักงาน พัฒนาเทคโนโลยีอวกาศและภูมิสารสนเทศ รวมทั้งความรู้ที่ไดรับจากคณาจารยแ์ละนิสิตที่ทําวิทยานิพนธ์ จากภาควิชาวิศวกรรมไฟฟ้าคณะวิศวกรรมศาสตร์มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์วิทยาเขตบางเขนกรุงเทพฯ
ผู้แต่งคาดหวังให้เป็นหนังสือด้านวิทัศน์คอมพิวเตอร์ (Computervision) ที่เน้นเกี่ยวกับการประมาณ ตําแหน่งและทิศทาง (Pose estimation) ครอบคลุมคณิตศาสตร์พื้นฐาน อุปกรณ์ท่ีใช้ใน นการประมาณ ตําแหน่งและทิศทางและเน้ือหาที่เกี่ยวเนื่องกับการประมาณตําแหน่งและทิศทางแบบต่างๆ การประมาณตําแหน่งและทิศทาง คือศาสตร์ในวิทัศน์คอมพิวเตอร์แขนงหน่ึง ใช้หาความสัมพันธ์ เชิงตําแหน่งและทิศทางระหว่างพิกัดของวัตถุสองอย่างเช่นกล้องกับหุ่นยนต์กล้องกับเซนเซอร์ความลึก กล้องกับเซนเซอร์ทิศทางกล้องกับระนาบกล้องกับวัตถุกล้องตัวแรกกับกล้องตัวที่สองหรือวัตถุแรกกับ วัตถุที่สองเป็นต้น
ประโยชนข์องการประมาณตาแหน่งและทิศทางนั้น มีอยู่มากอทิเช่นรถยนต์ขับเคลื่อนด้วยตนเอง รถยนต์แบบน้ีกําลังถูกนํามาใช้แพร่หลายมากข้ึนซึ่งความสําเร็จของรถยนต์อัจฉริยะน้ีเกิดข้ึนได้จะต้องมี ส่วนประกอบที่สําคัญ คือ การประมาณตําแหน่งและทิศทาง เพราะการที่รถจะวิ่งได้ ย่อมต้องรู้พิกัดตนเอง เทียบกับ สิ่งแวดล้อม โดยใช้กล้องเซนเซอร์ความลึก ซ่ึงก็เปรียบเสมือนว่ารถน้ีมีการใช้การประมาณ ตําแหน่งและทิศทาง หลายแบบ ได้แก่ กล้งกับกล้อง กล้องกับเซนเซอร์ความลึกกล้องกับระนาบ (กล่าวคือ พื้นถนน)กล้องกับกลุ่มจุด(กล่าวคือวัตถุแวดล้อม) เป็นต้น
0. การแปลงเอกพันธ์ (Homogeneous transformation) 8
1. แนะนำเซนเซอร์ภาพความลึกแบบสองมิติครึ่ง (2½D) (Kinect) 22
2. แนะนำเซนเซอร์ความลึกแบบสองมิติ (LiDAR) 30
3. แนะนำเซนเซอร์ทิศทาง (IMU) 35
4. การประมาณตำแหน่งและทิศทางระหว่างกล้องกับเซนเซอร์ทิศทาง (IMU) และเกริ่น Homography ผ่านการประยุกต์บิดภาพ 40
5. การประมาณตำแหน่งและทิศทางระหว่างกล้องกับหุ่นยนต์ 55
6. การประมาณตำแหน่งและทิศทางระหว่างกล้องกับวัตถุ 64
7. การประมาณตำแหน่งและทิศทางระหว่างกล้องกับระนาบ 71
8. การประมาณตำแหน่งและทิศทางระหว่างกล้องกับระนาบด้วย Homography (รวมปรับเทียบ กล้อง) 90
9. การประมาณตำแหน่งและทิศทางระหว่างกล้องกับกล้อง 97
10. การประมาณตำแหน่งและทิศทางระหว่างกล้องกับเซนเซอร์ความลึกแบบสองมิติ (LiDAR) 105
11. การประมาณตำแหน่งและทิศทางระหว่างวัตถุกับวัตถุ (Alignment) 124
ผนวก 1 Marching cubes 131
ผนวก 2 การกรองกลุ่มจุดด้วย Average filter 133
ผนวก 3 Lie’s algebra: SO(3) 134
ผนวก 4 Least square solution 135
ผนวก 5 Jacobian 136
ผนวก 6 Levenberg-Marquardt optimization 138
ผนวก 7 การประมาณตำแหน่งและทิศทางระหว่างกล้องกับวัตถุด้วย Direct Linear Transform (DLT) 139
ผนวก 8 ความบิดเบี้ยวของเลนส์ 142
ผนวก 9 การตรวจจับฟีเจอร์ 143
ผนวก 10 RANSAC 148
คำถามท้ายผนวก 150
เอกสารอ้างอิง 151
1. แนะนำเซนเซอร์ภาพความลึกแบบสองมิติครึ่ง (2½D) (Kinect) 22
2. แนะนำเซนเซอร์ความลึกแบบสองมิติ (LiDAR) 30
3. แนะนำเซนเซอร์ทิศทาง (IMU) 35
4. การประมาณตำแหน่งและทิศทางระหว่างกล้องกับเซนเซอร์ทิศทาง (IMU) และเกริ่น Homography ผ่านการประยุกต์บิดภาพ 40
5. การประมาณตำแหน่งและทิศทางระหว่างกล้องกับหุ่นยนต์ 55
6. การประมาณตำแหน่งและทิศทางระหว่างกล้องกับวัตถุ 64
7. การประมาณตำแหน่งและทิศทางระหว่างกล้องกับระนาบ 71
8. การประมาณตำแหน่งและทิศทางระหว่างกล้องกับระนาบด้วย Homography (รวมปรับเทียบ กล้อง) 90
9. การประมาณตำแหน่งและทิศทางระหว่างกล้องกับกล้อง 97
10. การประมาณตำแหน่งและทิศทางระหว่างกล้องกับเซนเซอร์ความลึกแบบสองมิติ (LiDAR) 105
11. การประมาณตำแหน่งและทิศทางระหว่างวัตถุกับวัตถุ (Alignment) 124
ผนวก 1 Marching cubes 131
ผนวก 2 การกรองกลุ่มจุดด้วย Average filter 133
ผนวก 3 Lie’s algebra: SO(3) 134
ผนวก 4 Least square solution 135
ผนวก 5 Jacobian 136
ผนวก 6 Levenberg-Marquardt optimization 138
ผนวก 7 การประมาณตำแหน่งและทิศทางระหว่างกล้องกับวัตถุด้วย Direct Linear Transform (DLT) 139
ผนวก 8 ความบิดเบี้ยวของเลนส์ 142
ผนวก 9 การตรวจจับฟีเจอร์ 143
ผนวก 10 RANSAC 148
คำถามท้ายผนวก 150
เอกสารอ้างอิง 151