Recent changes to vehicle

WikiPage vehicle modified by Vladimir Baranov

Vladimir Baranov — Sat, 18 Feb 2012 19:44:51 -0000

WikiPage vehicle modified by Vladimir Baranov

Vladimir Baranov — Sat, 18 Feb 2012 19:41:18 -0000

--- v5 
+++ v6 
@@ -1,12 +1,11 @@
 Алгоритм ухода от столкновения. 
-Пока в симуляторе я поставил 3 машины, у каждой заранее записано управление (вручную) и статический обьект дерево. 
-1 машина едет по своей полосе, а другая едет произвольно туда-сюда (непредсказуемая зомботачка).  Моя цель продумать алгоритм ухода на симуляторе и примерно обосновать его реализацию. Возможно как-то совместить виртуальную модель с реальной картинкой.
+Пока в симуляторе я поставил 3 машины, у каждой заранее записано управление (вручную) и статический обьект дерево. 1 машина едет по своей полосе, а другая едет произвольно туда-сюда (непредсказуемый зомбокар).  Моя цель продумать алгоритм ухода от столкновения на симуляторе и примерно обосновать его реализацию. Возможно как-то совместить виртуальную модель с реальной картинкой.
 Для этого потребуется юстирование камеры. Возможно придется купить стереокамеру, потому что если брать 2 разные видеокамеры 
 
 Проблемы при обработке видео:
-- разная расфокусировка 1-ой и 2-ой стереокамер  
-- разный закон шумов 
-- разные угловые смещения камер 
+* разная расфокусировка 1-ой и 2-ой стереокамер  
+* разный закон шумов 
+* разные угловые смещения камер 
 
 Все это нагрузит проц. 
 Можно рассмотреть Cortex в качестве процессора для стереозрения на реальной камере.

WikiPage vehicle modified by Vladimir Baranov

Vladimir Baranov — Sat, 18 Feb 2012 19:38:38 -0000

--- v4 
+++ v5 
@@ -2,77 +2,67 @@
 Пока в симуляторе я поставил 3 машины, у каждой заранее записано управление (вручную) и статический обьект дерево. 
 1 машина едет по своей полосе, а другая едет произвольно туда-сюда (непредсказуемая зомботачка).  Моя цель продумать алгоритм ухода на симуляторе и примерно обосновать его реализацию. Возможно как-то совместить виртуальную модель с реальной картинкой.
 Для этого потребуется юстирование камеры. Возможно придется купить стереокамеру, потому что если брать 2 разные видеокамеры 
+
 Проблемы при обработке видео:
 - разная расфокусировка 1-ой и 2-ой стереокамер  
-- разный закон шумов, 
+- разный закон шумов 
 - разные угловые смещения камер 
 
 Все это нагрузит проц. 
 Можно рассмотреть Cortex в качестве процессора для стереозрения на реальной камере.  
 Либо возложить эту задачу на видеоадаптер.
 В продаже есть бытовые стерео камеры, вопрос потянет ли этот кортекс 2 HD потока. 
 На этот вопрос сайт ARM особо информации не дает.    
 В последней версии grafeditor я написал real time фильтры работающие с видеокамерой по firewire . 
 Я проверял с видеокартой NVIDIA и с ATI и видеокамерой Panasonic. 
 Почитать книгу по OpenCL.
 
 Методы распознавания обьектов:
 -Метод масштабирования, зуминг камеры
 
 ------------------------------------------------------------------
 Задача 1. 
 ------------------------------------------------------------------
 В симуляторе 3 машины, у каждой заранее записано управление (вручную) 
 и статический обьект (дерево). 
 
 ------------------------------------------------------------------
-Подзадача 1.
-------------------------------------------------------------------
-Написать тест для старта авто с различными значениями крутящего момента.
-Должно быть значение gasval = float(0,1) показывающее насколько нажата педаль газа.
-Скорость растет, ускорение растет. a = dv\dt. Ограничить максимальную скорость. 
-v = v0 + a*dt
-Берем мгновенное з-е gasval. Ускорение будет a = gasval*const;  
-
-
-------------------------------------------------------------------
-Алгоритм автоматического управления по криволинейной траектории
+Алгоритм автоматического управления по криволинейной траектории 
 ------------------------------------------------------------------
 
 1.Автомобиль должен обьезжать препятствия сбрасывая скорость, если она высокая
-и применять рулевое управление.
-Привязка к кривой у нас есть, ближайшие точки по кривой есть.
+и применять рулевое управление. Привязка к кривой есть, ближайшие точки по кривой есть.
 
 2.Авто должен уметь возвращаться в траекторию, вписываться, после обьезда препятствий
 
 Управляющие парметры : 
 wang - угол поворота колес
 speed - текущая скорость
 vector pts - точки поворота
 vector pvt_i - индексы поворотов
 nf - насколько точек просматрив. траектория
 tf - время прохода поворота
 Skr - кривизна траектории
 
 Скорость на повороте = const
 1. Расчет Skr по pts
 2. Заполнить массив индексов поворотов pvt_i
 3. Когда прошли точку pvt0_start
    Рачет угла поворота r_alfa расчет dSalfa = put_se(pvt0_i, pvte_i)
    Расчет приращения dwang = dSalfa / V_start
 
 Расчет кривизны кривой
 Цикл 0..до pts.size()
 	Skr = dy / dx
 Первый проход поиск pnt_i=1. начала поворотов
 4.1 Векторное произведение acos( v1(p0_i, p0_i+1) x v1(p0_i, pe_i+1) 	
 
 
 ==================================================================================
 Закончено
 ==================================================================================
 +Сделаем посчет пройденного расстояния, 
-+Автосоздание SET_ATTR по хедеру скрипт на LUA
+
 
 Ссылки:
 Можно почитать книгу по OpenCL.

WikiPage vehicle modified by Vladimir Baranov

Vladimir Baranov — Sat, 18 Feb 2012 19:34:30 -0000

WikiPage адаптивное управление авто modified by Vladimir Baranov

Vladimir Baranov — Sat, 18 Feb 2012 19:12:30 -0000

--- v2 
+++ v3 
@@ -1,33 +1,26 @@
-Алгоритм ухода от столкновения. 
+Алгоритм ухода от столкновения. 
 Пока в симуляторе я поставил 3 машины, у каждой заранее записано управление (вручную) и статический обьект дерево. 
-1 машина едет по своей полосе, а другая едет произвольно туда-сюда (непредсказуемая зомботачка). 
-Моя цель продумать алгоритм ухода на симуляторе и примерно обосновать его реализацию. 
-Возможно как-то совместить виртуальную модель с реальной картинкой.
-Для этого потребуется юстирование камеры
-Возможно придется купить стереокамеру, потому что если брать 2 разные видеокамеры 
-
-
-Методы распознавания обьектов:
--Метод масштабирования, зуминг камеры
-
-
+1 машина едет по своей полосе, а другая едет произвольно туда-сюда (непредсказуемая зомботачка).  Моя цель продумать алгоритм ухода на симуляторе и примерно обосновать его реализацию. Возможно как-то совместить виртуальную модель с реальной картинкой.
+Для этого потребуется юстирование камеры. Возможно придется купить стереокамеру, потому что если брать 2 разные видеокамеры 
 Проблемы при обработке видео:
-
 - разная расфокусировка 1-ой и 2-ой стереокамер  
 - разный закон шумов, 
 - разные угловые смещения камер 
 
 Все это нагрузит проц. 
 Можно рассмотреть Cortex в качестве процессора для стереозрения на реальной камере.  
 Либо возложить эту задачу на видеоадаптер.
 В продаже есть бытовые стерео камеры, вопрос потянет ли этот кортекс 2 HD потока. 
 На этот вопрос сайт ARM особо информации не дает.    
 В последней версии grafeditor я написал real time фильтры работающие с видеокамерой по firewire . 
 Я проверял с видеокартой NVIDIA и с ATI и видеокамерой Panasonic. 
 Почитать книгу по OpenCL.
 
+Методы распознавания обьектов:
+-Метод масштабирования, зуминг камеры
+
 ------------------------------------------------------------------
-Главная Задача 1. 
+Задача 1. 
 ------------------------------------------------------------------
 В симуляторе 3 машины, у каждой заранее записано управление (вручную) 
 и статический обьект (дерево).

WikiPage адаптивное управление авто modified by Vladimir Baranov

Vladimir Baranov — Sat, 18 Feb 2012 19:11:04 -0000

--- v1 
+++ v2 
@@ -1,5 +1,4 @@
-
-Потихоньку копаю в сторону алгоритма ухода от столкновения. 
+Алгоритм ухода от столкновения. 
 Пока в симуляторе я поставил 3 машины, у каждой заранее записано управление (вручную) и статический обьект дерево. 
 1 машина едет по своей полосе, а другая едет произвольно туда-сюда (непредсказуемая зомботачка). 
 Моя цель продумать алгоритм ухода на симуляторе и примерно обосновать его реализацию.