Aggiornamento:
Dopo aver provato un po' di tutto per correggere i dati ho scoperto che le immagini originali non sono state riprese in modo corretto. La camera satura in alcuni condizioni di luce come si vede dai due esempi sottostanti rendendo inutile l'elaborazione
Prova comparativa per misuare distanze tramite April ed Aruco tag in condizioni reali
Lo scopo e' quello di verificare la ripetibilita' delle misure di distanza mediante tag a condizioni di luce variabile e per questo sono state effettuate misure con i tag in posizione stazionaria
E' stata impiegata una camera di sorveglianza a fuoco fisso con acquisizione ogni 10 minuti anche di notte grazie all'illuminazione ad infrarossi
I tag sono stati di dimensione di 25 cm in formato 4x4 per Aruco e 36h11 per gli Apriltag
in generale gli Apriltag risultano meglio individuabili rispetto agli Aruco tag. Di 430 immagini totali gli Apriltags sono stati individuati al 99% ad una distanza di 6 m mentre gli Aruco tag hanno prestazioni simili ma solo sulla breve distanza (4 m)
Aruco
l'elaborazione dei tag aruco indica che l'algoritmo genera molti outliers che possono essere facilmente separati dai dati corretti
Provando a smussare i dati con una media mobile a finetra oraria la situazione non migliora e si osserva un comportamento legato all'illuminazione che si ritrovera' anche dopo con gli April Tags
Apriltag
Dall'analisi dei grafici si vede che le condizioni di illuminazione condizionano fortemente la misura della distanza mediante Apriltag. Le misure piu' stabili sono di notte quando e' attiva l'illuminazione dei led ad infrarossi
Rispetto ad Aruco ci sono molti meno outliers ed i dati sono meno rumorosi
In queste condizioni e' stato registrato un errore di standard devitation pari a 0.96% della distanza per il tag a 6.5m e dell'1% per il tag a 10 m
Se si plottano i dati a parita' di ora del giorno si vede ancora piu' chiaramente come la presenza di ombra influenza il dato di distanza
Se si fa la differenza tra le due curve l'errore scende al 0.18%Un sistema per rimuovere l'effetto dell'illuminazione e' di correlare i dati dei due tag (sono vicini quindi sono illuminati in modo comparabile)
Per cercare di risolvere il problema delle differenti illuminazione ho provato ad elaborare le immagini mediante l'algoritmo presentato in questo articolo (Illumination Invariant Imaging: Applications in Robust Vision-based Localisation, Mapping and Classification for Autonomous Vehicles)
In estrema sintesi l'algoritmo appiattisce una immagine RGB e cerca di annullare gli effetti di differente illuminaizone (questo algoritmo funziona solo sulle immagini diurne perche' la camera di notte acquisisce a scala di grigi)
Aggiornamento:
Frugando dentro al codice della demo di Apritag3 c'e' un porzione di codice che non puo' mai essere eseguito (c'e' un IF sempre True) e la condizione Falsa e' appunto l'algoritmo di Illumination Invariant
Basta modificare la riga 156 per esempio aggiungendo un NOT si introduce il calcolo
questi sono i grafici risultanti dopo l'algoritmo. Si e' oersa la ritmicita' dell'illuminazione ma si e' persa anche la capacita' di riconoscere i tag nelle immagini trattate (per il tag 1 circa il 50%, tag2 decisamente peggio)