04 2016 档案

机器人学 —— 机器人视觉（基础）
摘要：机器人视觉是一种处理问题的研究手段。经过长时间的发展，机器人视觉在定位，识别，检测等多个方面发展出来各种方法。其以常见的相机作为工具，以图像作为处理媒介，获取环境信息。 1、相机模型 相机是机器人视觉的主要武器，也是机器人视觉和环境进行通信的媒介。相机的数学模型为小孔模型，其核心在于相似三角形的求解 阅读全文
posted @ 2016-04-29 22:10 IronStark 阅读(6517) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 —— 概率图模型（Homework: MCMC）
摘要：除了精确推理之外，我们还有非精确推理的手段来对概率图单个变量的分布进行求解。在很多情况下，概率图无法简化成团树，或者简化成团树后单个团中随机变量数目较多，会导致团树标定的效率低下。以图像分割为例，如果每个像素的label都是随机变量，则图中会有30W个随机变量（30W像素的小型相机）。且这30W个随 阅读全文
posted @ 2016-04-24 20:33 IronStark 阅读(2087) 评论(0) 推荐(0)
机器人学 —— 轨迹规划（Introduction）
摘要：轨迹规划属于机器人学中的上层问题，其主要目标是计划机器人从A移动到B并避开所有障碍的路线。 1、轨迹计划的对象 轨迹规划的对象是map，机器人通过SLAM获得地map后，则可在地图中选定任意两点进行轨迹规划。暂时不考虑三维地图，以平面二维图为例，map主要有以下几种： 如上所示，二维图可以分为有权重 阅读全文
posted @ 2016-04-17 14:27 IronStark 阅读(8934) 评论(0) 推荐(1)
机器人学 —— 飞行机器人（Introduction）
摘要：UPNN课程 aerial robotics 教授： VJ Kummer 1、四旋翼飞行器的控制对象是各个旋翼对应的电机 2、飞行器的能源主要消耗于hovering。 3、飞行器在设计时需要考虑各个部件的重量与飞行器尺寸并对造选型表 4、飞行器惯量和质量越小，控制的ts和超调量则越小 5、飞行器的控 阅读全文
posted @ 2016-04-17 13:28 IronStark 阅读(813) 评论(2) 推荐(0)
机器学习 —— 概率图模型（Homework: Exact Inference）
摘要：在前三周的作业中，我构造了概率图模型并调用第三方的求解器对器进行了求解，最终获得了每个随机变量的分布（有向图），最大后验分布（双向图）。本周作业的主要内容就是自行编写概率图模型的求解器。实际上，从根本上来说求解器并不是必要的。其作用只是求取边缘分布或者MAP，在得到联合CPD后，寻找联合CPD的最大 阅读全文
posted @ 2016-04-15 20:21 IronStark 阅读(2276) 评论(0) 推荐(0)
机器学习 —— 概率图模型（Homework: Representation）
摘要：前两周的作业主要是关于Factor以及有向图的构造，但是概率图模型中还有一种更强大的武器——双向图（无向图、Markov Network）。与有向图不同，双向图可以描述两个var之间相互作用以及联系。描述的方式依旧是factor.本周的作业非常有实际意义——基于马尔科夫模型的图像文字识别系统(OCR 阅读全文
posted @ 2016-04-09 17:44 IronStark 阅读(1456) 评论(1) 推荐(2)