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Projet VigiBot, le robot contrôlé facilement par internet pour tous par Vigirobotics, télé-présence, surveillance et plus encore...


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49 réponses à ce sujet

#41 Mike118

Mike118

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Posté 17 septembre 2018 - 04:49

Le site https://www.vigibot.com est maintenant en ligne ! 

 

vigibot.com.JPG

 

n'hésitez pas à jeter un oeil à l'article qui en parle
 


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#42 Mike118

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Posté 27 septembre 2018 - 06:40

Dernière news on peut intégrer les robots sur robot maker et n'importe où ailleurs ! =) 

donc allez y essayez d'utiliser les robots ci dessous ;) 

 


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#43 Mike118

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Posté 30 septembre 2018 - 05:20

Retrouvez notre dernier article sur vigirobotics : www.vigirobotics.com/2018/09/30/la-solution-de-slam-vigirobotics/ et la vidéo de présentation de notre solution de SLAM : 

 
Pour rappel, n'hésitez pas à nous suivre sur les réseaux sociaux, et à partager nos news:
twitter : https://twitter.com/vigirobotics
facebook : https://www.facebook...179125646063421

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#44 Path

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Posté 30 septembre 2018 - 07:05

Vue les images, on dirait que tu es passé avec ta solution à base d'angles droits ?


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Je cherche des volontaires de tous niveaux pour nos petites conversations entre hobbyistes.

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#45 Mike118

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Posté 30 septembre 2018 - 07:41

Le robot se repère par rapport aux lignes droites dont les murs oui =)

Mais l'algo va continuer de grossir pour avoir d'autre cordes à son arc ;)  

Le problème c'est toujours le même : Identifier des point d'intérêts dans la map, enregistrer leur positions réussir à retrouver ces points d'intérêts plus tard et se repérer grâce à cela ! =)


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#46 ashira

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Posté 30 septembre 2018 - 07:53

L'intercorrelation sur des tableaux 2d ca marcherait pas ?

Et du coup que ce passe t-il quand il n'y a pas de mur a porté du robot ?

#47 Mike118

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Posté 30 septembre 2018 - 08:57

L'intercorrelation sur des tableaux 2d ca marcherait pas ?

 

 

? Que veux tu dire par là ? 

 

 

Dans notre cas on a pas de "grid map" qui soit bouffent beaucoup la mémoire soit n'est pas très précise comme le font généralement les gens pour du SLAM...
On utilise pas non plus de filtre à particules avec du "brute force" nécessitant pas mal de calculs comme le font aussi pas mal de gens pour du SLAM genre monte carlo ou autre. (du moins pas encore => car utile ponctuellement dans certains cas) 

 

 

Et du coup que ce passe t-il quand il n'y a pas de mur a porté du robot ?

 

 

Quand il n'y a pas de murs ou autre obstacles dans les 5m autour de lui eh bien il se contente de son odométrie ... Du coup la précision de la localisation dans ce cas n'est pas top. 

Mais après on peut utiliser la même technique sur un lidar qui vise jusqu'à 16m ... Voir même sur 100 m ... Et puis si on est en extérieur on peut utiliser du GPS =)  Donc il y a pas de vrai problèmes en faite =)
 

 


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#48 Serveurperso

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Posté 30 septembre 2018 - 09:06

Ben aucune technique de SLAM ne fonctionne hors portée du lidar:) enfin ça s'appelle de l’odométrie oui lol

d'ailleurs avec une odometrie correcte quand le robot retrouve des obstacles si il est dans la tolérance il se raccroche a la localisation nickel


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Accès officiel aux robots : https://www.vigibot.com
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Radiobot = Grande base mobile mecanum - 8 caméras, liaisons radio UHF (non Wi-Fi), PIC32 bare-metal + serveur NodeJS déporté
Xubot = Petite base mobile mecanum - 3 caméras, IHM web embarquée sur le robot, liaison Wi-Fi + portail captif, PIC32 bare-metal + serveur NodeJS et vidéo H.264 faible latence (Odroid XU4Q)
Robil = Comme Xubot mais avec une Raspberry PI et sa caméra
Zoombot = Caméra motorisée Axis 214 PTZ (Pan Tilt Zoom)
Raspibot = Une Raspberry PI + une PI caméra + quelques servomoteurs + un client Node.js Open-Source = un robot web fluide et économique.


#49 ashira

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Posté 30 septembre 2018 - 09:16

Je voulais dire repérer un motif sur la carte comme on repère un motif dans un signal, pour identifier les points d'intérêt.

Ok donc l'algo arrive à savoir quand il a les murs et quand il les a pas, ce sont les zones grisées dans la vidéo c'est ça ?

#50 Serveurperso

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Posté 30 septembre 2018 - 09:23

Ce qui est en vert c'est le live le temps réel. Des points et lignes vertes (plus exactement clusters de points alignés) vues par le lidar.

 

Les lignes grises (features) sont la carte, elle est construite à l'aide des lignes vertes.

 

Quand on coupe la vidéo, les triangles gris sont les projections des lignes vertes et les lignes grises sont les projections de points verts :

ça aide au tuning de l'algo, à voir les superpositions de lignes ou de points par dessus des lignes (canaux alpha qui s’additionnent, truc purement visuel) .


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