První konzultace

Zadání:

• Kouknout na první link co je na HUBu
• Zkusit vymyslet s čím začít (porovnání stromů nebo globální lokalizace)
• Zkusit rozjet neuronku z prvního bodu (link hub)
• Zkusit si udělat vlastní workspace v ROSu
• Connectedpapees na vyhledávání písemných prací

Co jsem udělal:

• Funkční dualboot na desktopu
• Vlastní testování ROS2 workspace - Tutorial
  • Jak vůbec nastavit vlastní package
  • Jak udělat subscriber a publisher
  • Posílání a příjem dat
  • Konfigurace
• MRS Core Examples
  • Přepsáno do ROS2 Jazzy
  • Přidaná animace pohybu
  • ros2_ws.zip
• Zprovoznění D‑GLSNet
  • Špatná kompilace CUDA/gpu
  • Úprava config

Další literatura:

• https://arxiv.org/pdf/2208.06561 - https://arxiv.org/abs/2208.06561
• https://arxiv.org/pdf/2212.03581 - https://arxiv.org/abs/2212.03581

Návrh postupu řešení:

• Template matching
  • Pomocí korelace porovnávám výřezy
  • Jednoduché, rychlé
  • Problém rotace, měřítko, neshodnost snímku a lidaru
  • Podobné projekty:
    • https://github.com/IntelliSensing/UAV-VisLoc - Dataset + image matching
    • https://github.com/UAV-AVL/Benchmark
    • https://github.com/hmf21/UAVLocalization - Podobné
    • https://github.com/TerboucheHacene/visual_localization - keypoint‑matching
    • https://github.com/arplaboratory/STHN - Termální snímky
• Metoda založená na D-GLSNet a upravit pro naše data
  • Převod dat z Lidaru na 2D
    • Hight mapa - Top-down
      • Max hight
      • Grayscale výšky všech dat
      • Složitější - detekce stromů/překážek
      • Více kanálů -> složitější síť zpracování
  • Změnit vstupní velikost dat
    • D-GLSNet bere fixní velikost vstupu
      • změnit na dynamickou velikost vstupu
      • raději udělat fixní velikost dat
  • Ze začátku bych odebral 3D vstup a použil 2D