2024-01-30 Meeting #9

TODO:

  1. Sākt aprakstīt iteratīvi teorētiskās daļas Overleaf

  2. Implementēt gmapping ar LIDAR no Depth image, un AI based monocular/biocular depth

  3. Noskaidrot kā citi, piemēram, ORBSLAM nosaka kvalitāti - kādas metrikas izmanto, šobrīd varianti

    1. Telpas ground truth ģeometrija nomērītā + Telpas laukums

    2. Pēc mapping veikt testa braucienu pa izmērītu trajektoriju piemēram, taisnstūra brauciens pa telpu - iespējams objektīvāk kā telpas mērījums kur šķēršļi aplkārt

    3. Kas vēl?

 

Nākamo reizi lab:

  1. Scan Frequency 0.5Hz vai tiešām ir? Attēla frequency 0.5Hz

  2. Mainīt Video rezulūciju - skatīties kā tas ietkmēr FPS http://doc.aldebaran.com/2-5/naoqi/vision/alvideodevice.html

    1. Reduce camera resolution if possible. Higher resolutions use more processing and bandwidth. The options are 160x120, 320x240, 640x480 and 1280x960.

    2. Reduce camera frame rate if possible. The options are usually 5, 10, 15 or 30 FPS. Lower rates use less resources.

  3. Vai var naqui / ros topic izslēgt sensorus

https://www.overleaf.com/project/656f8bd1758cadac80e9bdf7

  1. Izslēgt collision protection

  2. Sagatavot serveri ar Kārli un testēt veiktspēju

 

Vēl uz priekšu:

  1. Testēt Visual SLAM, ORBSLAMS, un arī https://spla-tam.github.io

 

image-20240130191433653

 

https://www.perplexity.ai/search/naoqi-pepper-change-A5wlY40cRLKsaAyxwWpvVQ?s=u