वीडियो कैमरा का उपयोग करके पर्यावरण का 3 डी मॉडलिंग

MIT की नई तकनीक आपको पारंपरिक वीडियो कैमरा का उपयोग करके क्षेत्र / परिसर के 3 डी-मानचित्र का अनुकरण करने की अनुमति देती है।

लब्बोलुआब यह है कि एक पारंपरिक कैमरा पर्यावरण की तस्वीरें लेता है और एक विशेष एल्गोरिथ्म का उपयोग करके इसे याद रखता है। जैसे ही कैमरा, अपनी गोल यात्रा के बाद, मार्ग के शुरुआती बिंदु पर लौटता है, एल्गोरिथ्म समझता है कि यह एक ही जगह है और अंतरिक्ष के सिरों को जल्दी से "सीवे" करता है, जिससे एक जुड़ा हुआ 3 डी मैप बनता है।


"मेरा पूरा मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी का एक पूरा मॉडल बनाने का सपना है," जॉन लियोनार्ड कहते हैं, जो एमआईटी की कृत्रिम बुद्धि प्रयोगशाला में कंप्यूटर विज्ञान में काम करता है। "इस 3 डी मानचित्र का उपयोग करते हुए, एक बड़े मछलीघर में मछली की तरह एमआईटी के माध्यम से आवेदक" तैर "सकते थे। अभी भी बहुत कुछ किया जाना बाकी है, लेकिन मुझे लगता है कि यह उचित है। ”

लियोनार्ड, व्हेलन और अन्य टीम के सदस्य - मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के माइकल सेस और आयरलैंड के नेशनल यूनिवर्सिटी के जॉन मैकडोनाल्ड - 2013 में टोक्यो में इंटेलिजेंट वर्क एंड सिस्टम्स पर अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में अपना काम पेश करेंगे।

डिवाइस, ऑपरेशन का सिद्धांत

लाखों अंकों की समस्या

Kinect कैमरा एक रंग छवि को कैप्चर करता है, और गहराई सेंसर परिणामस्वरूप छवि में प्रत्येक पिक्सेल की दूरी को मापता है। इस डेटा को 3D मैप बनाने के लिए एप्लिकेशन द्वारा संसाधित किया जा सकता है।

2011 में, किंग्स कॉलेज लंदन और माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च के एक समूह ने इसी तरह के 3D मॉडलिंग के लिए एक एप्लिकेशन विकसित किया, जिसे KinectFusion कहा जाता है, जो वास्तविक समय में सफलतापूर्वक 3D मॉडल बनाता है। यह एक सेंटीमीटर से कम के रिज़ॉल्यूशन के साथ अंतरिक्ष के बहुत विस्तृत मॉडल को बदल देता है, लेकिन केवल अंतरिक्ष में सीमित निश्चित क्षेत्र के लिए।

व्हेलन, लियोनार्ड और उनकी टीम ने विभिन्न परिस्थितियों में और वास्तविक समय में सैकड़ों मीटर के लिए एक ही उच्च संकल्प के साथ 3 डी मानचित्र बनाने के लिए एक पद्धति विकसित करने की कोशिश की। लक्ष्य, वे कहते हैं, डेटा के मामले में महत्वाकांक्षी था: नकली वातावरण में लाखों 3D बिंदु शामिल होंगे। एक सटीक नक्शा बनाने के लिए, यह निर्धारित करना आवश्यक होगा कि लाखों अलग-अलग वर्गों की गुणवत्ता से समझौता किए बिना कौन से सजातीय वर्गों को गठबंधन किया जा सकता है। पिछली शोध टीमों ने इस समस्या को फिर से फिल्माया है - यदि आप वास्तविक समय में मानचित्र बनाना चाहते हैं तो एक अव्यवहारिक तरीका है।

इसके बजाय, व्हेलन और उनके सहयोगी बहुत तेजी से दृष्टिकोण के साथ आए, जिसमें कैमरा दो चरणों में जगह लेता है: पहला कैमरा डिवाइस के सामने और दूसरे कैमरे का उपयोग डिवाइस के पीछे किया जाता है।

डिवाइस के सामने, शोधकर्ताओं ने अपने मार्ग के साथ किसी भी समय कैमरे की स्थिति पर नज़र रखने के लिए एक एल्गोरिदम विकसित किया। चूंकि Kinect कैमरा 30 फ्रेम प्रति सेकंड बनाता है, एल्गोरिथ्म दिखाता है कि फ्रेम के बीच कैमरा कितने और किस दिशा में चलता है। इसी समय, एल्गोरिथ्म एक 3D मॉडल बनाता है जिसमें छोटे टुकड़ों के बादल होते हैं - तत्काल वातावरण में हजारों 3D बिंदुओं के क्रॉस सेक्शन। क्लाउड का प्रत्येक टुकड़ा एक विशिष्ट कैमरा स्थिति से जुड़ा होता है।

जैसे ही कैमरा गलियारे से नीचे जाता है, बादल के टुकड़े वैश्विक 3 डी मानचित्र में शामिल हो जाते हैं।

डिवाइस के पीछे स्थित कैमरा फिर से पर्यावरण को हटा देता है, कैमरे की स्थिति के अनुरूप परिचित टुकड़ों को ढूंढता है और लापता टुकड़ों को पूरा करता है। इस प्रकार, डिवाइस स्वचालित रूप से प्रत्येक स्लाइस के स्थान को व्यक्तिगत रूप से याद करने के बजाय कैमरे के स्थान पर स्लाइस के बादल का स्थान प्रदान करता है।

टीम ने मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के केंद्र के साथ-साथ लंदन, सिडनी, जर्मनी और आयरलैंड में इनडोर और आउटडोर स्थानों के 3 डी मानचित्र बनाने के लिए अपनी तकनीक का उपयोग किया। भविष्य में, समूह का सुझाव है कि इस विधि का उपयोग रोबोटों को उनके पर्यावरण के बारे में अधिक समृद्ध जानकारी देने के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक 3 डी मानचित्र न केवल रोबोट को यह तय करने में मदद करेगा कि बाएं या दाएं मुड़ें, बल्कि अधिक विस्तृत जानकारी भी प्रदान करें।

"कल्पना कीजिए कि एक रोबोट इन कार्डों में से एक को देख सकता है और आग में बता सकता है कि आग बुझाने की कल है, या स्थिति के आधार पर अन्य उचित कार्रवाई करें," व्हेलन कहते हैं। "ये" देखा और किया गया "सिस्टम हैं, और हमें लगता है कि इस प्रकार की प्रौद्योगिकी के लिए बहुत संभावनाएं हैं।"

पेन्सिलवेनिया विश्वविद्यालय में कंप्यूटर और सूचना विज्ञान के प्रोफेसर कोस्तास डेनिलिडिस ने एक शोध टीम के डिजाइन को रोजमर्रा के कार्यों में रोबोट के उपयोग के लिए एक उपयोगी विधि के रूप में और साथ ही निर्माण निरीक्षणों में माना है।

"एक प्रणाली जो वास्तविक समय में त्रुटियों को कम करती है, विशेष मार्करों के उपयोग के बिना कानूनन या वैक्यूम क्लीनर को उसी स्थिति में लौटने की अनुमति देती है। एक ही विचार रोवर के नेविगेशन पर लागू होता है, “दानिलिडिस कहते हैं, जो अध्ययन में शामिल नहीं थे। “यह उपकरण वास्तुकला या बुनियादी ढांचे में सत्यापन के लिए पर्यावरण के सटीक 3 डी मॉडल का उपयोग करना संभव बनाता है। यह देखना दिलचस्प होगा कि डिवाइस कठिन जलवायु परिस्थितियों में कैसे व्यवहार करता है। ”

इस अध्ययन को आयरलैंड के साइंस फाउंडेशन, आयरिश काउंसिल फॉर रिसर्च एंड नेवल रिसर्च द्वारा समर्थित किया गया था।