
SD-7060TW智能除濕裝置 瑯琊區(qū)#中學(xué)工程

目前比較流行的視覺SLAM框架主要包含前端和后端: 前端:前端相當(dāng)于VO(視覺里程計),研究幀與幀之間變換關(guān)系 #終得到#優(yōu)的位姿估計 后端:后端這邊難點比較多,涉及到的數(shù)學(xué)知識也比較多,總的來說大家已經(jīng)慢慢拋棄傳統(tǒng)的濾波理論走向圖優(yōu)化去了
而基于圖的SLAM,通常以keyframe(關(guān)鍵幀)為基礎(chǔ),建立多個節(jié)點和節(jié)點之間的相對變換關(guān)系,比如仿射變換矩陣,并不斷地進行關(guān)鍵節(jié)點的維護,保證圖的容量,在保證精度的同時,降低了計算量


因為基于濾波的理論,濾波器穩(wěn)度增長太快,這對于需要頻繁求逆的EKF(擴展卡爾曼濾波器),PF壓力很大 SLAM未來在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用 Slam技術(shù)目前已經(jīng)在多個領(lǐng)域都取得了不錯的落地效果與成績,包括室內(nèi)的移動機器人,AR場景以及無人機等等
而在自動駕駛領(lǐng)域,SLAM技術(shù)卻一直未得到太多的重視,一方面由于定位在目前的自動駕駛行業(yè)中大多通過RTK來解決,并不會投入過多的資源去進行深入的研究,另一方面也是由于目前技術(shù)還不成熟,在自動駕駛這種關(guān)乎生命的領(lǐng)域,任何一種新技術(shù)都得經(jīng)過時間的檢驗才能被接受

在未來,隨著傳感器精度的逐漸提升,SLAM也會在自動駕駛領(lǐng)域大顯身手,其成本的低昂性,性能的魯棒性,都將為自動駕駛帶來革命性的變化 而隨著SLAM技術(shù)的逐漸火熱,也將有越來越多的定位人才涌進自動駕駛領(lǐng)域,為自動駕駛注入新鮮血液,帶來新的技術(shù)方向與研究領(lǐng)域

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