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Inseguimento adattativo binoculare in tempo reale LIRA-Lab Laboratorio Integrato di Robotica Avanzata Alberto Baroni Relatore: Chiar.mo Prof. Giulio Sandini.

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1 Inseguimento adattativo binoculare in tempo reale LIRA-Lab Laboratorio Integrato di Robotica Avanzata Alberto Baroni Relatore: Chiar.mo Prof. Giulio Sandini Correlatore: Ing. Carlos Beltran

2 Obiettivi Realizzare un setup utilizzando una testa robotica binoculare ed un sistema operativo real-time. Effettuare esperimenti di inseguimento utilizzando filtri predittivi (LMS, regressione, Kalman). Effettuare esperimenti sul moto di un bersaglio in presenza di una occlusione.

3 Obiettivi Realizzare un setup utilizzando una testa robotica binoculare ed un sistema operativo real-time. Realizzare un setup utilizzando una testa robotica binoculare ed un sistema operativo real-time. Effettuare esperimenti di inseguimento utilizzando filtri predittivi (LTI, regressione, Kalman). Effettuare esperimenti sul moto di un bersaglio in presenza di una occlusione.

4 Il setup Eurohead: Eurohead: Testa robotica a 4 gradi di libertà: pan, tilt e vergenza delle due telecamere Sistema operativo real-time QNX Neutrino 2Sistema operativo real-time QNX Neutrino 2 Microkernel Gestione della comunicazione tra processi tramite messaggi Gestione proprietaria della rete: qnet Standard POSIX (portable operating system interface)

5 Obiettivi Realizzare un setup utilizzando una testa robotica binoculare ed un sistema operativo real-time. Effettuare esperimenti di inseguimento utilizzando filtri predittivi (LMS, regressione, Kalman). Effettuare esperimenti di inseguimento utilizzando filtri predittivi (LMS, regressione, Kalman). Effettuare esperimenti sul moto di un bersaglio in presenza di una occlusione.

6 Predizione Filtro FIR (Finite Impulse Response) Filtro FIR con regressione non lineare Filtro di Kalman Altri filtri di predizione Risposta ad un bersaglio sinusoidale Bersaglio Occhio Risposta ad un bersaglio sinusoidale Occhio Bersaglio con rumore Bersaglio x Tempo (sec) Posizione (feet) Prestazioni Kalman Filter CV Posizione Posizione Stimata Posizione Misurata

7 Filtro FIR (Finite Impulse Response) Risposta ad un bersaglio sinusoidale Tempo Posizione Bersaglio Occhio

8 Filtro Fir (Finite Impulse Response)

9 Filtro FIR con regressione non lineare x 10 6 Posizione x Posizione y Posizione z Bersaglio Stima

10 Filtro FIR (Finite Impulse Response) Risposta ad un bersaglio sinusoidale Posizione Tempo Bersaglio Occhio Bersaglio con rumore

11 Tempo (sec) Posizione (feet) Prestazioni filtro di Kalman CV Filtro di Kalman Posizione reale Posizione stimata Posizione misurata

12 Filtro di Kalman Predizione Correzione

13 Altri filtri di predizione Filtro di Kalman esteso (EKF) IMM Filtri a particelle

14 Esperimenti

15 Schema di controllo

16

17

18 Schema del software

19 Esperimenti

20 Esperimenti: segmentazione

21 Esperimenti

22 Risultati Velocità carrello (mm/s ) Valore (pixel) Incremento della riduzione dellerrore retinico massimo utilizzando il filtro di Kalman allaumentare della velocità.

23 Risultati Andamento errore retinico Senza predizione Con predizione Velocità carrello (mm/s) Valore (pixel) 10 0

24 Obiettivi Realizzare un setup utilizzando una testa robotica binoculare ed un sistema operativo real-time. Effettuare esperimenti di inseguimento utilizzando filtri predittivi (LMS, regressione, Kalman). Effettuare esperimenti sul moto di un bersaglio in presenza di una occlusione. Effettuare esperimenti sul moto di un bersaglio in presenza di una occlusione.

25 Risultati rad rad/s pixel Senza predizione Con predizione rad/s Frame Centro di massa sul piano immagine Angolo encoder telecamera sinistra Velocità encoder telecamera sinistra Velocità encoder telecamera sinistra

26 Conclusioni Lutilizzo del filtro di kalman permette di ridurre sensibilmente lerrore retinico e può essere impiegato anche nel superamento di occlusioni.

27 Inseguimento adattativo binoculare in tempo reale LIRA-Lab Laboratorio Integrato di Robotica Avanzata


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