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激光SLAM和Visual SLAM相互兼容,具有很强的集成和学习潜力。

更新时间:2019-08-10

V-LOAM[4],视觉引导激光校正
实际上,SLAM激光器和视觉系统通常配备有辅助定位工具,例如惯性部件,涡轮里程表,卫星定位系统和室内基站定位系统。近年来,将SLAM系统与其他传感器集成已成为热点。
与基于卡尔曼滤波器的松耦合融合方法不同,学者的接入点是基于非线性优化的窄耦合融合。
例如,IMU和交叉校准的实时组合可使激光或视觉模块的定位精度保持恒定(加速,减速和旋转变得强烈),防止跟踪损失并提高性能。定位稳定性和地图创建非常稳定。
来自LaserPoint Cloud本身的信息仍然可以被利用。
在高端长途多线激光雷达中,返回的点云除了方向和距离信息之外还可以包括目标点反射信息。
如果线的数量相对密集,则由反射信息组成的数据可以被视为一种纹理信息,从而可以在一定程度上享受视觉算法的优点和纹理信息的重新排列。
当该信息被合并到高精度地图中时,高精度地图在点/纹理云之间无缝地改变,并且使用高精度地图的位置由配备有经济相机的自动车辆共享。
这也是一些外国团队的研究方向([5])。
同时,视觉所基于的投影模型包含一个非常丰富的混搭游戏。
长短基线单眼和双眼的组合可以提高中短距离地图的障碍物检测和构造的准确性,同时确保大规模定位的水平。广角鱼眼镜头和全方位360度摄像头结合了标准的单目标和双目标,进一步提高VSLAM的覆盖范围,并根据场景以不同的速度和速度放置场景。你。距离
被动视觉和深度相机的结合创造了RGB-DSLAM。通过逐渐扩大深度相机的范围,您可以增加这个特殊VSLAM的空间。
另一个可能更加雄心勃勃的VSLAM扩展是在AI结束时。
通过详尽的端到端学习产生的图像属性大大超过了SIFT / SURF / ORB在识别和分类领域中选择的属性。
在低纹理,低光环境下,可以肯定地说深度学习训练的提取,匹配和位置估计方法肯定超过了当前VSLAM领域中最先进的手动方法。
不用说,传达图像本身的信息广泛用于重要方面,例如场景理解,场景分类,对象识别和行为预测。
可能的情况是,未来的视觉处理系统将直接包括多个功能模块,如定位,地图构建,运动规划,场景理解和交互,更加紧密的集成更为人所知将提供逼真的机器人行为能力。
如果您想了解SLAM技术的过去,现在和未来趋势,我们建议您使用文档[6]。
结论
SLAM技术将为机器人和代理商带来前所未有的技能。
作为当前SLAM框架的主要类型,激光SLAM和Visual SLAM在竞争和集成中得到发展,这将带来机器人技术和人工智能技术的真正革命,并将机器人带离实验室和房间。展览,真正的服务和解放人性。