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单目相机slam工作原理 |
视觉slam导航,做视觉slam的对电脑什么要求
1.1 协同建图与导航方法的主要流程本文提出一种协同建图与导航方法,首先利用无人机空中视角以及摄像头信息丰富的优势,基于视觉SLAM方法快速进行大范围环境感知,为地面机器人提供初始全局地图,地通常,一个小块含有占据、空闲、未知三个状态,以表达该网格内是否有物体,稠密地图主要用于机器人或智能汽车的导航和避障。02SLAM算法框架经典的视觉SLAM算法框架如图3所示,主要包括:传感器信息读
在无人机领域,可以使用SLAM 构建局部地图,辅助无人机进行自主避障、规划路径。在无人驾驶方面,可以使用SLAM 技术提供视觉里程计功能,然后跟其他的定位方式基于视觉SLAM技术的自主导航系统包括两个主要部分:视觉SLAM和机器人控制系统。视觉SLAM主要负责机器人的姿态估计和地图构建,而机器人控制系统则负责机器人的运动和行为控制。
≥▂≤ V-SLAM视觉导航AGV是通过在AGV安装视觉传感器获取运行区域周的图像信息来实现导航的方法。一般是由AGV的视觉传感器(摄像头)提前采用地面纹理特征,并赋值其坐标值和方向信息,当AGV再次扫描到此纹理可以做到0.1mm的定位精度,但基于无固定参照的视觉导航AGV,其定位精度往往不高(纯视觉导航)。
大多数视觉SLAM系统的工作方式是通过连续的相机帧,跟踪设置关键点,以三角算法定位其3D位置,同时使用此信息来逼近推测相机自己的姿态。简单来说,这些系统的目标是绘制与自身位置相关的环境地图。这视觉纹理导航,亦称Visual SLAM导航视觉纹理导航,亦称Visual SLAM导航,通过自动导引车车载视觉传感器获取运行区域周的图像信息来实现导航的方法。视觉导航是以
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标签: 做视觉slam的对电脑什么要求
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