RMUL江苏区域交流会04-代码框架及算法方案
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2020-12-23
RMUL江苏区域圆桌会议第四期!
【会议主题】算法经验交流会
【关键词】代码框架、能量机关、雷达与全自动步兵设想
【形式】嘉宾分享+自由问答+问卷反馈抽奖
【时间】北京时间2020/12/16 19:30-20:30
【嘉宾】南京理工大学Alliance战队顾问邱添、王海龙
【会议主题】算法经验交流会
【关键词】代码框架、能量机关、雷达与全自动步兵设想
【形式】嘉宾分享+自由问答+问卷反馈抽奖
【时间】北京时间2020/12/16 19:30-20:30
【嘉宾】南京理工大学Alliance战队顾问邱添、王海龙
本期为大家邀请到南京理工大学Alliance战队2020赛季视觉组核心成员邱添、王海龙同学同大家进行算法经验专场交流!
【会议资料】
会议回放: https://www.bilibili.com/video/BV1i94y1Q7SC/
嘉宾分享PPT:
自由问答环节问题摘录:
畅游知识海洋,更多丰富内容请见培训体系:https://www.robomaster.com/zh-CN/robo/training-system
往期课程沙龙及PPT:https://bbs.robomaster.com/forum ... d=7984?extra=page=1
板块 | 内容 | 时长 | 备注 |
嘉宾分享 | 1. 数字识别的两种方法,SVM支持向量机(传统机器学习)的三种算法和多目标区分法、ANN人工神经网络及pnp算法、基于卡尔曼滤波的位置预测; 2. 能量机关识别主要难点:对叶片位置的预测、云台的高速响应、低射速下的弹道解算 3. 雷达:建立数据集、雷达投影、透视变换、飞镖识别;自动步兵:建立地图、相机选型、雷达选型、里程计。 | 60mins | |
自由提问 | Q:比赛现场会有时间建图吗,还是自己根据模型制作 A:利用热身赛的时间建模;环境分动态和静态,可以在热身赛中进行静态环境建模,然后用自己的动态算法进行路径规划。 | 20mins | |
Q:用神经网络做数字分类会不会速度跟不上啊 A:不会的;我们用的CPU处理器是i5,加上神经网络模型比较简单,运算量不大。 | |||
Q:svm手写识别的帧率怎么样? A:可能会比神经网络还高,可以理解为一个简单的神经网络模型;但缺点是鲁棒性不够好,受光线影响大,对数据要求较高。 | |||
Q:预测那个部分,第一:如果机器人真实运动就已经不符合线性模型,比如旋转,依然将两帧之间视为线性系统,是否会产生累计误差,精度是否会严重受到影响。第二:先验信息如何很好的获得,即如何较好的建立机器人的运动模型,因为场上运动状态过于复杂,有平移,有旋转,有变速运动等等 A:1:只要帧率满足要求,是符合的,不会有累积误差;2在物理上求解,比如速度时间位移关系等。 | |||
Q:比赛场地有高有底,雷达站用透射变换会不会误差很大啊 A:会有误差,只能试过才知道。 | |||
Q:神经网络是自己制作的数据集吗?数字分类? A:数字部分自己制作;雷达站的数据集在官方开源的基础上进行了改进。 | |||
Q:空气阻力的测量是怎么进行的啊? A:多次尝试,物理计算;弹道解算不限于此方法,可以探索其他方法。 | |||
Q:卡尔曼滤波怎么调 A:首先了解算法原理,在简单的环境下先试验算法,逐渐结合到工程中。 | |||
Q:测距的时候除了pnp还有别的方法吗 A:单目测距是比较难的课题;可以更换成双目直接测距。 | |||
Q:哨兵的小陀螺识别有考虑吗 A:需要自己写算法研究。 | |||
Q:云台响应速度跟不上的话要考虑在视觉方面迎合吗 A:不要迎合,如果这么做会降低帧率;这部分有问题就去解决问题,不要逃避,最好是先解决云台的问题。 | |||
Q:自动步兵如果是每次都重新建立地图的话对算力要求会比较高 怎么保证高速运动状态下的建图以及规划路径可靠性呢 A:从数据处理上入手,单片机和每帧数据结合,可以减少影响;如果用多线雷达建图,选取具有强计算力的工控机;或者考虑使用两个上位机。 | |||
Q:用的什么硬件平台来计算 A:Intel nuc | |||
Q:视觉的设备 A:mindvision | |||
Q:做目标检测的时候,传统方法opencv和使用yolov5两种方法,楼主你更推荐那种呢 A:建议opencv,自己设计算法。 | |||
Q:雷达的摄像头用的是什么 A:和机器人相机同一款 | |||
Q:雷达的摄像头的焦距,视角是否能够达到透射变换的效果 A:用两个相机把视野拼在一起;用广角畸变太大。 | |||
Q:卡尔曼滤波会受到历史帧的影响,不可能不存在累计误差呀(真实非线性,建模为线性),你们是每预测一次都重新开始一次新的预测吗? A:累积误差几乎可以忽略不计(出现的时间很短);对每一个装甲的预测可以理解为是一次新的预测 | |||
Q:雷达运算端一般用什么,如台式主机那种? A:类似于台式电脑的主机,一定要有很好的显卡。 |
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