Robotics & Automation hoạt động

Thị giác robot

Robot Vision — Thị giác robot

Đã chạy được. Mục này có công cụ tính toán thật trên nền tảng, không phải mô tả lộ trình.

Hình học camera và GSD Góc nhìn và vật nhỏ nhất phát hiện được

Chọn ống kính bằng phép tính, không bằng cảm tính: bao nhiêu milimét vật thể rơi vào một pixel, và lỗi nhỏ nhất bạn có thể hy vọng phát hiện là bao nhiêu.

Góc nhìn ngang 25.36°
Bề rộng khung hình 0.540 m
GSD — kích thước 1 pixel 0.221 mm
Vật nhỏ nhất phát hiện được 0.66 mm
① Tham số

GSD theo khoảng cách tới vật

GSD theo khoảng cách tới vật0.7390.4730.2071-0.058820.100.500.901.301.702.102.502.903.30

Trục ngang tính bằng mét. Quan hệ tuyến tính: lùi xa gấp đôi thì mỗi pixel phủ gấp đôi kích thước thật. Ở 1.2 m hiện tại, một pixel là 0.221 mm.

Diễn giải nhanh

Một pixel phủ 0.221 mm tại 1.2 m

Góc nhìn 25.36° cho khung rộng 0.540 m chia cho 2,448 pixel. Đây là giới hạn vật lý của hệ, chưa tính tới chất lượng ống kính và độ nét thật.

Phát hiện được vật từ 0.66 mm, phân loại được từ 2.21 mm

Quy tắc 3 pixel để phát hiện và 10 pixel để phân loại là kinh nghiệm thực hành. Nếu lỗi cần bắt nhỏ hơn mức này thì không thuật toán nào cứu được, vì thông tin không có trong ảnh.

Lùi ra 2.4 m làm GSD thành 0.441 mm

Khoảng cách lắp đặt ảnh hưởng tuyến tính, và nó là thứ dễ bị thay đổi ngoài công trường nhất so với thiết kế.

Mỗi pixel trên cảm biến rộng 2.94 µm

Pixel càng nhỏ càng nhiễu trong điều kiện thiếu sáng. Tăng số điểm ảnh trên cùng cỡ cảm biến cải thiện GSD trên giấy nhưng có thể làm ảnh thực tế xấu đi.

Khi nào con số này sai: Quy tắc thực hành: cần ít nhất 3 pixel để PHÁT HIỆN một đặc trưng và khoảng 10 pixel để PHÂN LOẠI nó. Chọn ống kính theo con số đó, chứ không theo độ phân giải cảm biến trên tờ quảng cáo.

Chi tiết

Kích thước 1 pixel trên cảm biến 2.94 µm
Vật nhỏ nhất phân loại được (10 px) 2.21 mm
Nếu lùi xa gấp đôi GSD 0.441 mm
Nếu tiêu cự gấp đôi GSD 0.110 mm
Công thức GSD = (2·d·tan(FOV/2)) / số pixel

GSD theo khoảng cách tới vật

GSD theo khoảng cách tới vật0.7390.4730.2071-0.058820.100.500.901.301.702.102.502.903.30

Trục ngang tính bằng mét. Quan hệ tuyến tính: lùi xa gấp đôi thì mỗi pixel phủ gấp đôi kích thước thật. Ở 1.2 m hiện tại, một pixel là 0.221 mm.

GSD theo tiêu cự ống kính

GSD theo tiêu cự ống kính0.98140.64020.2991-0.042134.012.020.028.036.044.052.060.0

Trục ngang tính bằng mm, giữ nguyên khoảng cách 1.2 m. Quan hệ nghịch đảo, và đường dốc rất đứng ở tiêu cự ngắn — đó là vùng mà đổi ống kính rẻ hơn nhiều so với đổi cảm biến.

GSD theo khoảng cách lắp đặt

Khoảng cáchBề rộng khungGSD (mm/pixel)Phát hiện (3 px)Phân loại (10 px)
0.30 m0.135 m0.0550.17 mm0.55 mm
0.60 m0.270 m0.1100.33 mm1.10 mm
0.90 m0.405 m0.1650.50 mm1.65 mm
1.20 m0.540 m0.2210.66 mm2.21 mm
1.50 m0.675 m0.2760.83 mm2.76 mm
1.80 m0.810 m0.3310.99 mm3.31 mm
2.10 m0.945 m0.3861.16 mm3.86 mm
2.40 m1.080 m0.4411.32 mm4.41 mm
2.70 m1.215 m0.4961.49 mm4.96 mm
3.00 m1.350 m0.5511.65 mm5.51 mm

Toàn bộ chỉ số

Kích thước 1 pixel trên cảm biến 2.94 µm
Vật nhỏ nhất phân loại được (10 px) 2.21 mm
Nếu lùi xa gấp đôi GSD 0.441 mm
Nếu tiêu cự gấp đôi GSD 0.110 mm
Công thức GSD = (2·d·tan(FOV/2)) / số pixel

Cách dùng

  1. Điền tham số ở cột trái. Mọi ô đã có sẵn giá trị ví dụ chạy được, nên bạn có thể bấm Tính ngay trước rồi sửa sau.
  2. Đọc thẻ số ở trên cùng, rồi mục Diễn giải nhanh để biết con số đó nói gì.
  3. Đọc dòng “Khi nào con số này sai” trước khi dùng kết quả để quyết định — đó là giả định vỡ đầu tiên.
Giới hạn chung. Công cụ này tính đúng công thức của nó trên dữ liệu bạn đưa vào. Nó không kiểm tra dữ liệu của bạn có phù hợp với giả định của phương pháp hay không — phần đó vẫn là việc của người dùng, và mục “sai ở đâu” bên dưới trang liệt kê các chỗ hỏng thường gặp.

Thị giác robot là gì

Thị giác robot khác thị giác máy tính nói chung ở ràng buộc thời gian thực và ở việc kết quả phải dùng được cho điều khiển: không chỉ nhận ra vật thể mà còn xác định tư thế 6 chiều để tay máy gắp.

Làm thế nào

  1. Hiệu chuẩn camera nội và ngoại — sai số hiệu chuẩn lan thẳng vào sai số gắp.
  2. Phát hiện và ước lượng tư thế vật thể.
  3. Chuyển toạ độ camera sang toạ độ robot (hand-eye calibration).
  4. Triển khai suy luận ở biên để đảm bảo độ trễ.

Đo bằng chỉ số nào

Sai số tư thế mm và độ
Tỷ lệ gắp thành công chỉ số cuối cùng
FPS phải khớp chu kỳ điều khiển

Sai ở đâu

Phần quan trọng nhất của trang này. Một phương pháp được mô tả mà không nói chỗ nó hỏng là phiên bản quảng cáo của phương pháp đó.

! Vật thể trong suốt, phản quang hoặc chồng lên nhau vẫn là bài toán chưa giải tốt.
! Hiệu chuẩn trôi theo thời gian do rung và nhiệt.

Mô hình định lượng dùng trong Robotics

Chưa có mô hình nào gắn riêng cho chủ đề này. Đây là những mô hình của cả ngành — liên quan ở cấp ngành, không phải cấp chủ đề.

Tất cả mô hình →
Hidden Markov Modelsắp có

Suy ra trạng thái ẩn từ quan sát.

Kalman Filterbeta

Ước lượng trạng thái ẩn từ quan sát nhiễu, cập nhật liên tục.

CNNsắp có

Tích chập cho dữ liệu có cấu trúc không gian.

Reinforcement Learningsắp có

Học chính sách hành động qua thử và phần thưởng.

Câu hỏi thường gặp

Thị giác robot là gì?

Thị giác robot khác thị giác máy tính nói chung ở ràng buộc thời gian thực và ở việc kết quả phải dùng được cho điều khiển: không chỉ nhận ra vật thể mà còn xác định tư thế 6 chiều để tay máy gắp.

Thị giác robot được làm như thế nào?

1. Hiệu chuẩn camera nội và ngoại — sai số hiệu chuẩn lan thẳng vào sai số gắp. 2. Phát hiện và ước lượng tư thế vật thể. 3. Chuyển toạ độ camera sang toạ độ robot (hand-eye calibration). 4. Triển khai suy luận ở biên để đảm bảo độ trễ.

Thị giác robot hay sai ở đâu?

Vật thể trong suốt, phản quang hoặc chồng lên nhau vẫn là bài toán chưa giải tốt. Hiệu chuẩn trôi theo thời gian do rung và nhiệt.

Đo thị giác robot bằng chỉ số nào?

Sai số tư thế — mm và độ; Tỷ lệ gắp thành công — chỉ số cuối cùng; FPS — phải khớp chu kỳ điều khiển.

Thị giác robot trên QuantHub đã dùng được chưa?

Chưa xây dựng. Mục này hiện là điều hướng và tài liệu tham chiếu; chúng tôi không gắn nhãn 'live' cho thứ chưa chạy.

Chủ đề khác trong Robotics

Toàn bộ Robotics
SLAM Path Planning Motion Planning Sensor Fusion Navigation Reports API Documentation