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Wali_Detection - 2019.06.20

Detection:

• Wali 添加物体检测模块 detect 功能包，实现 YOLOv3 80类物体检测 (ros + python3.5)
• Demo: https://www.bilibili.com/video/av56205873/

RGBD Segmentation: Stereo vs Kinect

• 参考 Dilated Residual Networks 结构，解决 Deconv 上采样锯齿问题
• 实时获取双目相机 RGBD 数据场景分割，Demo: https://www.bilibili.com/video/av56205677
• 训练 RGB 和 RGBD 场景分割模型，共 3 组输入尺寸：240x320, 320x480, 480x640, 总共 6 个模型
• Stereo vs Kinect 对比实验，图像输入尺寸: 240x320
  • RGBD Demo: https://www.bilibili.com/video/av56209791/
  • RGB Demo: https://www.bilibili.com/video/av56210542/

Wali_TX2 - 2019.05.11

部署 Wali_ROS_system 到 Jetson TX2，基于 ROS + tb2 + tensorRT + kinect/stereo 实时 RGBD 场景分割。

• 实时获取 Kinect/RealSense RGBD，自定义 RGBD_Image.srv 实现
• 实时获取 双目相机 Stereo RGBD，自定义 RGBD_Image.msg 实现
• 使用 tensorRT 构建 BiSeNet C++ 模型推理 engine
• 构建 RGBD 图像发布节点 (kinect, stereo)
• 构建 BiSeNet C++ 模型推理节点
• 实时获取 kinect RGBD 数据场景分割，Demo: https://www.bilibili.com/video/av51854928/

Wali_depth - 2019.02.20

利用相机 Depth 信息指导小车移动方向。

思路：

while True:
	Depth 中心模拟一个与小车同大小的 ROI;

	# 判断是否需要转弯
	if ROI_AVG_Depth > SAFE_MIN_DISTANCE:
		小车保持原来方向直走;

	else:
		缓慢减速, 小车停下;

		# begin search new direction
		Depth 横向模拟一组 ROI，计算 ROI_AVG_Depth_Max;

		if ROI_AVG_Depth_Max > SAFE_MIN_DISTANCE:
			选择 ROI_AVG_Depth_Max 对应的 ROI 中心作为前进方向;
			旋转小车直到 相机中心 与 ROI 中心重合;
	  		缓慢加速，小车重新启动;
	  	else:
	  		No way to Go!
	  		break
		# end search