robotika

Ha robotot akarunk programozni, akkor számtalan olyan eszközt választhatunk, amivel nem kell a legalacsonyabb szintről kezdeni.

Ilyen lehetőség a mindenfelé robothoz, így például NXT-hez, bevethető Urbi, mely egy nyílt forrású eljáráskönyvtár. Az Urbi egyik fő összetevője a C++-os UObject motorok és szenzorok kezelésére, valamint a beépített algoritmusok futtatására használható. Az urbiscript pedig egy pythonszerű scriptnyelv, amivel a magasabb szintű viselkedést lehet leírni.

A kettes változattól az Urbi-t össze lehet kötni a ROS-szal is.

Az Urbi oldalán sok segédanyag és film található, az alábbi közülük jól mutatja be egy korábbi változat lehetőségeit.

A hasznos robotok tervezésének nagy, mindent tudó robotok melletti másik iránya a kicsi, egyszerű robotoké, melyek együttműködve végeznek el összetett feladatokat. Az intelligens raj kialakításának egyik lényeges eleme hogy miként kommunikálnak egymással a résztvevők.

A Georgia Tech-en készült alábbi filmen egy vezető Khepera négy hasonló társát instruálja, hogy milyen formációt alkossanak, majd egy repülő robotnak teszi lehetővé a landolást az ideiglenes, robotok alkotta platformon. A kommunikáció során a robotok az egymáshoz viszonyított koordinátákat ismerik, de nem egyeztetik, hogy kinek milyen szerep jut az aktuális alakzatban.

Forrás: gizmodo

Akiknek nincsen 400 ezer dollárjuk a PR2-es robotra jó hír lehet, hogy érkezik a félkarú SE változat. Ha valaki a nyílt forrású közösség aktív tagja, akkor akár féláron is hozzájuthat az egyszerűbb robothoz. Film még nincsen erről az új típusról, hiszen egyelőre az elérhető szenzorok sem véglegesek.

Forrás: willowgarage

A korábban már szerepelt Emotiv Epocról tartott előadást Tan Le a TED-en.

Először az agyhullámok érzékeléséinek nehézségeiről beszélt, mondván az agytekervények az ujjlenyomatokhoz hasonlóan egyediek, ami nehézzé teszi a jelek feldolgozását. Az Epoc a többi hasonló eszközzel ellentétben egyszerűen felvehető, mert nem kell számtalan elektródát a fejhez ragasztgatni, és jóval olcsóbb náluk.

Ha a filmnek hihetünk és a módszer megbízhatóan képes működni, akkor az Epoc az ember-gép kommunikációban komoly lehetőséget jelent.

Gary Bradski és Adrian Kaehler könyve az Intel által létrehozott, jelenleg a WillowGarage fejlesztésében lévő nyllt forrású, C nyelvű számítógépes látás könyvtárról szól, melyet a DARPA Grand Challenge-n győztes Stanley is használt.

A szerzők 517 oldalon bemutatják az OpenCV-ben megtalálható mintegy 500 függvény jelentős részét. Szerencsére nem referenciaszerűen tekintik át a lehetőségeket, hanem gyakorlati példákba ágyazva ismertetik a függvénycsoportok által elérhető algoritmusokat, a különféle paraméterezéseket. A fejezetek az installálástól, az alapfogalmaktól (adatstruktúrák, kép-, és videómegjelenítés) a képtranszformációs eljárásokon át (morfológia, konvolúció, szegmentálás) egészen a háromdimenziós látásig, és gépi tanulási módszerekig felölelnek szinte mindent. A különböző részek akár önállóan is követhetők.

A könyv további erénye, hogy végigolvasva a könyvtár bemutatása mellett a képfeldolgozásról is sokat meg lehet tanulni, ami akár más eszközöket használva is alkalmazható..

Sajnos a 2008-as megjelenés ellenére a könyv már kissé túlhaladott. Bár az összes példa működik a legújabb verzióban is, de az OpenCV fejlesztői a könyvtár teljes újraírása árán áttértek C-ről C++-ra. Az eredmény egy áttekinthetőbb, jobban használható könyvtár, de bizonyos alapelveket újra kell tanulnunk, ha a javaslatnak megfelelően az újabb változatot szeretnénk használni. Másik probléma, hogy több értelemzavaró elírással is található a könyvben.

Összességében javaslom a könyvet mindenkinek, aki akár a képfeldolgozásról általánosságban vagy az OpenCV-ről konkrétan szeretne többet megtudni.