Obtención de las coordenadas de un dispositivo en un espacio 3d

En realidad publiqué un artículo sobre esto hace un par de años. De hecho, es difícil rastrear objetos en interiores con una IMU. Como se mencionó aquí anteriormente, la única forma práctica de hacerlo es con las actualizaciones. Utilicé etiquetas RFID pasivas para actualizar la posición de mi IMU de muy bajo costo (prototipo de menos de $ 100). La IMU funciona con precisión por períodos cortos, pero comenzará a desviarse, todo lo que necesita es pasar ocasionalmente cerca de una etiqueta RFID que tenga una ID única y una ubicación asociada. En ese punto, no solo conoce su posición actual, sino que también puede realizar una transformación afín en su ruta anterior para obtener una imagen más precisa de dónde se encontraba. Su pregunta es un poco vaga en su aplicación (estaba rastreando a los humanos), pero tal vez este cálculo con las actualizaciones fiduciales de RFID podría serle de utilidad. El documento se denomina "Localización en interiores con reconocimiento de cuentas de peatones actualizado con fiduciales basados en RFID" si desea buscarlo. Puede darte alguna inspiración para tu propio método, al menos.

El uso de una unidad de medición inercial (IMU) construida a partir de acelerómetros y giroscopios es una forma de determinar la ubicación, pero tiene un error en la posición estimada que se acumula con el tiempo. La nave espacial Apollo tenía IMU extremadamente precisas, pero aún necesitaba recibir información actualizada sobre la posición y la velocidad de los rastreadores de radar en la Tierra, y las mediciones de ángulos a las estrellas, para navegar con precisión. Las IMU funcionan muy bien para la localización a corto plazo, pero para una mayor precisión a lo largo del tiempo, incluso las IMU caras no son suficientes.

De alguna manera, debe medir su posición en relación con puntos de referencia en el entorno. Esto se hace comúnmente usando un buscador de rango de láser o sonar para medir distancias, o usando una cámara de video para estimar ángulos. Si ni siquiera conoce las ubicaciones reales de los puntos de referencia que está utilizando, entonces la tarea se vuelve más difícil " localización y mapeo simultáneos "(SLAM) problema.

ROS proporciona varios paquetes para localización y SLAM. Sugiero que hojee algunas de las demostraciones y videos para tener una idea de lo que es posible y de lo que mejor se adapte a su aplicación.

Obtenga dos (o más) cámaras web usb que miran la habitación desde diferentes ángulos, y coloque un filtro de paso de banda que solo permita que la luz IR (infrarroja) pase por delante de ellos. Conecta las cámaras a una computadora y encuentra algún software que te permita tomar marcos como mapas de bits para que los leas. Esto funciona mejor si puede disparar las cámaras simultáneamente, pero si el objeto rastreado no se mueve rápido, esto no es necesario. Instale IR LEDS o retrorreflectores IR pasivos en su dispositivo (y haga brillar la luz IR en él). Dado que será el punto más brillante que verán las cámaras (gracias a los filtros de muesca IR), el algoritmo para rastrear este único punto brillante no debería ser demasiado complicado (especialmente en interiores, el exterior complicará un poco las cosas). hecho esto pulsando los leds muy brillantes en sincronismo con el obturador de la cámara, con un tiempo de exposición muy corto, alrededor de 400 us, pero no es necesario). Luego, desarrolle un software para triangular la posición en el espacio desde la ubicación 2d que le proporciona cada cámara. Esta posición se puede enviar de forma inalámbrica a su dispositivo, para que sepa dónde está. También debe garantizar de alguna manera que el marcador esté siempre visible, y esto puede hacerse colocando varias cámaras y usando solo datos de aquellos que pueden verlo en cualquier momento.