Comment les robots peuvent-ils percevoir le monde et leurs propres mouvements afin d'accomplir des tâches de navigation et de manipulation ? Dans ce module, nous étudierons comment les images et les vidéos acquises par des caméras montées sur des robots sont transformées en représentations telles que les caractéristiques et le flux optique. Ces représentations 2D nous permettent ensuite d'extraire des informations 3D sur l'emplacement de la caméra et la direction dans laquelle le robot se déplace. Vous comprendrez comment la saisie d'objets est facilitée par le calcul de la pose 3D des objets et comment la navigation peut être réalisée grâce à l'odométrie visuelle et à la localisation basée sur les points de repère.
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Robotique : Perception
Ce cours fait partie de Spécialisation Robotique
Enseigné en Anglais
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Instructeurs : Kostas Daniilidis
40 234 déjà inscrits
Inclus avec
Cours
(649 avis)
81%
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Vision par ordinateur
- Catégorie : Estimation
- Catégorie : Consensus par échantillonnage aléatoire (Ransac)
- Catégorie : Géométrie
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21 quizzes, 1 devoir
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Il y a 4 modules dans ce cours
Bienvenue à Robotics : Perception ! Nous commencerons ce cours par un tutoriel sur les modèles de caméra standard utilisés en vision par ordinateur. Ces modèles nous permettent de comprendre, d'une manière géométrique, comment la lumière d'une scène entre dans une caméra et se projette sur une image 2D. En définissant ces modèles mathématiquement, nous serons en mesure de comprendre exactement comment un point en 3D correspond à un point dans l'image et comment une image change lorsque nous déplaçons une caméra dans un environnement 3D. Dans les modules ultérieurs, nous pourrons utiliser ces informations pour effectuer des tâches de perception complexes telles que la reconstruction de scènes 3D à partir d'une vidéo.
Inclus
15 vidéos2 lectures8 quizzes1 devoir1 devoir de programmation
Maintenant que nous disposons d'un bon modèle de caméra, nous allons explorer en profondeur la géométrie des projections en perspective. Nous découvrirons que cette projection est à l'origine du principal défi de la perception, car nous perdons une dimension que nous ne pouvons plus observer directement. Dans ce module, nous découvrirons plusieurs propriétés des transformations projectives en profondeur, telles que les points de fuite, qui nous permettent de déduire des informations complexes au-delà de notre modèle de caméra de base.
Inclus
5 vidéos4 quizzes1 devoir de programmation
Dans ce module, nous apprendrons à extraire des caractéristiques et à estimer la pose à partir de deux images. Nous apprendrons à trouver les parties les plus saillantes d'une image et à les suivre sur plusieurs images (c'est-à-dire dans une séquence vidéo). Nous apprendrons ensuite à utiliser les caractéristiques pour trouver la position de la caméra par rapport à un autre cadre de référence sur un plan à l'aide d'homographies. Nous apprendrons également à rendre ces techniques plus robustes, en utilisant les moindres carrés pour traiter les points de caractéristiques bruyants ou RANSAC pour supprimer les points de caractéristiques complètement erronés.
Inclus
8 vidéos5 quizzes1 devoir de programmation
Nous allons maintenant utiliser ce que nous avons appris sur la géométrie à deux vues et l'étendre à des séquences d'images, telles qu'une vidéo. Nous expliquerons les contraintes géométriques fondamentales entre les caractéristiques des points dans les images, la contrainte épipolaire, et nous apprendrons à l'utiliser pour extraire les poses relatives entre plusieurs images. Nous terminerons en combinant toutes ces informations pour l'application de la structure à partir du mouvement, où nous calculerons la trajectoire d'une caméra et d'une carte à travers de nombreuses images et affinerons nos estimations à l'aide de l'ajustement de Bundle.
Inclus
14 vidéos1 lecture4 quizzes1 devoir de programmation
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