From e4f5a1392e532f5321e04a3fc30e3c726aa28226 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: shalenikol Date: Wed, 18 Jan 2023 09:03:23 +0000 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=D0=BE=D0=B1=D0=B7=D0=BE=D1=80=20OpenDR?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .../machine-learning-in-robotics.md | 25 +++++++++++++++++++ 1 file changed, 25 insertions(+) diff --git a/docs/technologies/machine-learning-in-robotics.md b/docs/technologies/machine-learning-in-robotics.md index 67595c8..d087e08 100644 --- a/docs/technologies/machine-learning-in-robotics.md +++ b/docs/technologies/machine-learning-in-robotics.md @@ -222,6 +222,31 @@ GIGA - Нейронная сеть, которая обнаруживает по * gym_ignition_environments: Демонстрационные среды с образцовой структурой, созданные с помощью gym_ignition и gym-ignition-models. +### OpenDR + +[Github](https://github.com/opendr-eu/opendr) | [Справочное руководство](https://github.com/opendr-eu/opendr/blob/master/docs/reference/index.md) + +Целью проекта OpenDR является разработка модульного, открытого и непатентованного набора инструментов для основных функций роботов путем использования глубокого обучения для обеспечения расширенных возможностей восприятия и познания, таким образом отвечая общим требованиям приложений робототехники в прикладных областях здравоохранения, агропромышленного и гибкого производства. OpenDR предоставляет средства для связи приложений робототехники с программными библиотеками (средами глубокого обучения, например, PyTorch и Tensorflow) с операционной средой ( ROS ). OpenDR фокусируется на основных технологиях AI и Cognition для предоставления инструментов, которые делают роботизированные системы когнитивными, давая им возможность: + + * взаимодействовать с людьми и окружающей средой, разрабатывая методы глубокого обучения для активного восприятия и познания, ориентированного на человека и окружающую среду, + * учиться и классифицировать, разрабатывая инструменты глубокого обучения для обучения и вывода в обычных условиях робототехники, а также + * принимать решения и получать знания, разрабатывая инструменты глубокого обучения для действий когнитивных роботов и принятия решений. + +Проект реализует следующие основные категории задач для робототехники: + + 1. Инструменты распознавания человека и его деятельности, такие как распознавание лиц, жестов и эмоций человека, распознавание речи, обнаружение сердечных аномалий, оценки положения. + 2. Инструменты обнаружения и сопровождения объектов в 2D и 3D, а также семантической и паноптической сегментации. + 3. Инструменты обучения роботов навыкам движения и захвата. + 4. Инструменты симуляции, такие как визуализация модели человека и фотореалистичный генератор многоракурсных изображений лица. + +Также для взаимодействия с ROS разработан пакет opendr_bridge, который предоставляет интерфейс для преобразования типов данных и целей OpenDR в совместимые с ROS типы. Класс ROSBridge, реализующий данный интерфейс, предоставляет два метода для каждого типа данных X: + + 1. from_ros_X() : преобразует ROS-эквивалент X в тип данных OpenDR. + 2. to_ros_X() : преобразует тип данных OpenDR в ROS-эквивалент X. + +Большая часть пакетов представляет собой модули на Python'е, которые можно использовать раздельно по мере необходимости. + + ### MoPA-RL [Website](https://clvrai.github.io/mopa-rl/) | [Github](https://github.com/clvrai/mopa-rl) | [Paper](https://arxiv.org/pdf/2010.11940.pdf) | [Video](https://www.youtube.com/watch?v=AEiNyY257fs)