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SLAM算法解析

03-09 证券

  SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写,意为“同步定位与建图”,主要用于处理机械人在未知情况活动时的定位与地图构建后果,为了让大年夜家更多的了解SLAM,以下将从SLAM的应用范围、SLAM框架、SLAM分类(基于传感器的SLAM分类)来停止单方面论述,本文仅对没有接触过SLAM的新人停止的科普。

  

  1、SLAM的典范应用范围

  机械人定位导航范围:地图建模。SLAM可以辅佐机械人履行门路计划、自立寻找、导航等义务。国际的科沃斯、塔米和最新面世的岚豹扫地机械人都可以经过用SLAM算法联合激光雷达或许摄像头的方法,让扫地机高效绘制室内地图,智能剖析和计划扫地情况,从而胜利让自己步入了智能导航的阵列。国际思岚科技(SLAMTEC)为这方面技巧的主要供给商,SLAMTEC的定名就是取自SLAM的谐音,其主要营业就是研究效劳机械人自立定位导航的处理计划。今朝思岚科技曾经让关键的二维激光雷达部件售价降至百元,这在必然水平上无疑进一步拓展了SLAM技巧的应用远景。

  

  VR/AR方面:辅佐增强视觉后果。SLAM技巧可以构建视觉后果更加真实的地图,从而针对以后视角衬着虚拟物体的叠加后果,使之更真实没有背和感。VR/AR代表性产品中微软Hololens、谷歌ProjectTango和MagicLeap都应用了SLAM作为视觉增强手腕。

  

  无人机范围:地图建模。SLAM可以快速构建局部3D地图,并与天文信息系统(GIS)、视觉对象识别技巧相联合,可以辅佐无人机识别路障并主动避障计划门路,曾经刷爆美国冤家圈的Hovercamera无人机,就应用到了SLAM技巧。

  

  无人驾驶范围:视觉里程计。SLAM技巧可以供给视觉里程计功用,并与GPS等其他定位方法相融合,从而满足无人驾驶精准定位的需求。例如,应用了基于激光雷达技巧Google无人驾驶车和牛津大年夜学MobileRoboticsGroup11年改装的无人驾驶汽车野猫(Wildcat)均已胜利路测。

  

  2、SLAM框架

  SLAM系统框架如图所示,通俗分为五个模块,包罗传感器数据、视觉里程计、后端、建图及回环检测。

  

  传感器数据:主要用于收集实践情况中的各类型原始数据。包罗激光扫描数据、视频图象数据、点云数据等。

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