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画像認識を利用したドローンのコーディング方法

Last updated at Posted at 2015-07-23

画像認識を利用したドローンのコーディング方法が詳しく書いてある文献を見つけた。
必要を生じたときに、詳しく読んでみるためにメモを残しておくことにした。

githubでソースコードも公開している。

修士論文(master's thesis)
http://digitalassets.lib.berkeley.edu/techreports/ucb/text/EECS-2014-117.pdf

Github
https://github.com/ssk2/drones-267

Githubのページを見ていくと、
papers
presentations
などをさらに読み勧めていくことができる。
image segmentation

Bryan Catanzaro 他 drones-267/papers/Efficient,High-Quality Image Contour Detection.pdf
の論文にたどりつく。


リアルタイム性が要求される分野なのでSIMDやマルチスレッド化などの考え方がふれられている。2014年の時点で、どのようなARMベースのボードを選択したか、どのようなライブラリを、どう置き換えて使用したのか、手法の選択によって処理時間にどれだけの差を生じたのかが書いてある。

24 点のコーナー点。
6自由度で48の方程式をSVD(特異値分解)で解いている。
コーナー点の検出がhotpointだったと書いている。

BeagleBone Black Hardkernel Odroid XU
Robotics Operating System (ROS),
などを使っている。

Arucoについて

ARマーカーを使ってカメラ位置を推定する。
Github Aruco-with-Python
https://github.com/JanezCim/Aruco-with-Python

   どうやらArucoライブラリへのPython bindingを作ったものらしい。

https://www.arnavichara.com/ar_about2.html
   ARマーカーへの解説記事

軽量な AR ライブラリの ArUco について調査中

付記:

ドローンにもオープンソース化の流れがある

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