澳门国际娱乐网站_小觅双目深度相机开源vSLAM算法用于无人驾驶

发布时间:2021-03-08    来源:澳门国际官网 nbsp;   浏览:7354次
本文摘要:2016年以来,无人驾驶创业公司层出不穷,现在面临着商业化探索的重要时期。

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2016年以来,无人驾驶创业公司层出不穷,现在面临着商业化探索的重要时期。其次,无人驾驶的经过方式在检查、量产方面也存在很多课题,等待着问题的解决。前几天,李开复宣布,Waymo那样的自动驾驶,也就是说人可以不离开驾驶座位,必须庆幸,今后的车不能进行人机协作。

他进一步解释了。“我们可以指出今后一定程度上无人驾驶超过了一定程度。

例如,一辆车可以告诉另一辆车。说爆胎了,请离我远一点。自动驾驶将代替人类司机。

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当然超过这个程度还有20年,30年或40年,不存在争论。”在商业落地的过程中,无人驾驶的生态圈还面临着很多课题。但是,很多人依然反对“自动驾驶是人工智能改变世界的光辉起点”,对这个领域的探索也是负面的。

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其中,SLAM的应用很重要。SLAM (实时定位和地图构筑)是指移动体根据传感器的信息计算自己的方位,在构筑环境地图的过程中,解决问题机器人等在不知道的环境下运动时的定位和地图构筑问题。

现在,SLAM在无人驾驶领域的用途还包括传感器自身的定位、以往的路径计划、运动性能、场景解读等。由于传感器的种类和加装方式不同,SLAM的构筑方式和可玩性没有一定的差异。根据传感器的不同,SLAM主要分为激光SLAM和vSLAM两种。

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2005年,研究表明激光SLAM已经在研究中。至今,激光SLAM仍是最平静、最主流的定位导航方法。

随着计算机视觉的迅速发展,vSLAM (视觉定位和建设图)的信息量大、适用范围广等优点备受关注。基于视觉的SLAM方案现在主要有两种构建路径。一种是基于RGBD的深度相机,如英特尔Realsense和小求深相机系列产品。另一个是基于单眼、双目和鱼眼照相机的。

基于深度照相机的SLAM与激光SLAM类似,需要根据收集到的点云数据计算障碍物距离,与基于单目鱼眼照相机的vSLAM方式相比,根据多个帧的图像估计自己的姿势变化,从合计姿势变化计算到物体的距离, 迈因蒂深度融合了“视觉结构光惯性导航”,内置了深度计算芯片,输入深度需要上位机。互相是固体激光、单目照相机、视觉照相机、结构照明照相机和ToF照相机等单一深度传感器方案,“视觉结构光惯性导航”融合的方案仅限于场景更普遍、性价比更高的3D传感器融合解决方案。


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