Este curso forma parte de Programa especializado: Robótica

4.3
estrellas
637 calificaciones

81 %

Kostas Daniilidis +1 instructores más

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Programa especializado: RobóticaUniversidad de Pensilvania

Acerca de este Curso

28.594 vistas recientes

How can robots perceive the world and their own movements so that they accomplish navigation and manipulation tasks?  In this module, we will study how images and videos acquired by cameras mounted on robots are transformed into representations like features and optical flow.  Such 2D representations allow us then to extract 3D information about where the camera is and in which direction the robot moves.  You will come to understand how grasping objects is facilitated by the computation of 3D posing of objects and navigation can be accomplished by visual odometry and landmark-based localization.

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Curso 4 de 6 en

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Habilidades que obtendrás

Computer Vision
Estimation
Random Sample Consensus (Ransac)
Geometry

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Instructores

Calificación del instructor

3,86/5 (43 calificaciones)

Kostas Daniilidis

Professor of Computer and Information Science

School of Engineering and Applied Science

36.976 alumnos

1 curso

Jianbo Shi

Professor of Computer and Information Science

School of Engineering and Applied Science

37.217 alumnos

5 cursos

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Universidad de Pensilvania

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido81%(2,010 calificaciones)

Semana1

Semana 1

10 horas para completar

Geometry of Image Formation

Welcome to Robotics: Perception! We will begin this course with a tutorial on the standard camera models used in computer vision. These models allow us to understand, in a geometric fashion, how light from a scene enters a camera and projects onto a 2D image. By defining these models mathematically, we will be able understand exactly how a point in 3D corresponds to a point in the image and how an image will change as we move a camera in a 3D environment. In the later modules, we will be able to use this information to perform complex perception tasks such as reconstructing 3D scenes from video.

10 horas para completar

15 videos (Total 180 minutos), 1 lectura, 9 cuestionarios

15 videos

Introduction10mCamera Modeling10mSingle View Geometry14mMore on Perspective Projection8mGlimpse on Vanishing Points10mPerspective Projection I14mPerspective Projection II14mPoint-Line Duality8mRotations and Translations18mPinhole Camera Model10mFocal Length and Dolly Zoom Effect8mIntrinsic Camera Parameter13m3D World to First Person Transformation13mHow to Compute Intrinsics from Vanishing Points12mCamera Calibration11m

1 lectura

Setting up MATLAB10m

8 ejercicios de práctica

Introduction30mVanishing Points30mPerspective Projection30mRotations and Translations30mDolly Zoom30mFeeling of Camera Motion30mHow to Compute Intrinsics from Vanishing Points30mCamera Calibration30m

Semana2

Semana 2

6 horas para completar

Projective Transformations

Now that we have a good camera model, we will explore the geometry of perspective projections in depth. We will find that this projection is the cause of the main challenge in perception, as we lose a dimension that we can no longer directly observe. In this module, we will learn about several properties of projective transformations in depth, such as vanishing points, which allow us to infer complex information beyond our basic camera model.

6 horas para completar

5 videos (Total 69 minutos)

Semana3

Semana 3

8 horas para completar

Pose Estimation

In this module we will be learning about feature extraction and pose estimation from two images. We will learn how to find the most salient parts of an image and track them across multiple frames (i.e. in a video sequence). We will then learn how to use features to find the position of the camera with respect to another reference frame on a plane using Homographies. We will also learn about how to make these techniques more robust, using least squares to hand noisy feature points or RANSAC to remove completely erroneous feature points.

8 horas para completar

8 videos (Total 126 minutos)

Semana4

Semana 4

9 horas para completar

Multi-View Geometry

Now we will use what we learned from two view geometry and extend it to sequences of images, such as a video. We will explain the fundamental geometric constraints between point features in images, the Epipolar constraint, and learn how to use it to extract the relative poses between multiple frames. We will finish by combining all this information together for the application of Structure from Motion, where we will compute the trajectory of a camera and a map throughout many frames and refine our estimates using Bundle adjustment.

9 horas para completar

14 videos (Total 221 minutos)

14 videos

Epipolar Geometry I23mEpipolar Geometry II14mEpipolar Geometry III24mRANSAC: Random Sample Consensus II6mNonlinear Least Squares I3mNonlinear Least Squares II6mNonlinear Least Squares III13mOptical Flow: 2D Point Correspondences19m3D Velocities from Optical Flow16m3D Motion and Structure from Multiple Views18mVisual Odometry19mBundle Adjustment I17mBundle Adjustment II18mBundle Adjustment III17m

4 ejercicios de práctica

Epipolar Geometry30mNonlinear Least Squares30m3D Velocities from Optical Flow30mBundle Adjustment30m

Reseñas

4.3

177 reseña

5 stars
59,96 %
4 stars
24,96 %
3 stars
7,53 %
2 stars
4,08 %
1 star
3,45 %

Principales reseñas sobre ROBOTICS: PERCEPTION

por DA31 de ene. de 2021

This course was truly amazing. It was challenging and I learned a lot of cool stuff. It would have been better if more animations were included in explaining complex concepts and equations.

por SM4 de ene. de 2021

Great course for those who wants to understand how classical SLAM systems work. I think it would be a bit more practical if the assignments were made in python.

por DY27 de mar. de 2020

The concepts were explained very well and clearly. The last week content seemed a bit complicated to follow, but it was not unsolvable. I enjoyed the course. Thank you!

por LL26 de feb. de 2017

The 4th week content is hard to follow than the previous three. It would be better if more detailed math and examples are provided in the 4th week.

Ver todas las reseñas

Acerca de Programa especializado: Robótica

The Introduction to Robotics Specialization introduces you to the concepts of robot flight and movement, how robots perceive their environment, and how they adjust their movements to avoid obstacles, navigate difficult terrains and accomplish complex tasks such as construction and disaster recovery. You will be exposed to real world examples of how robots have been applied in disaster situations, how they have made advances in human health care and what their future capabilities will be. The courses build towards a capstone in which you will learn how to program a robot to perform a variety of movements such as flying and grasping objects.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
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¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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Robotics: Perception

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