多传感器融合定位主要应用于自动驾驶、机器人和无人机领域,它的目标是得到载体的连续的、鲁棒的、高精度的运动状态,主要是指载体的位置、速度、姿态、加速度、角速度等信息,具体会在下一章详细定义和描述。本系列主要讲解如何通过融合各个传感器数据来得到世界坐标系下的运动状态,相对坐标系下的定位与之类似,会作为补...
激光雷达(LiDAR)传感器可以提供高精度稠密的3D点云,因此可以直接获得六自由度的状态估计,还能重建出周围环境高精度的3D地图。但同样也存在局限性,首先是激光雷达传感器本身就又贵又大又重,使得无法用在一些轻量的平台上,第二是分辨率相比视觉相机是比较低,同时刷新率也低,约为12Hz,第三是帧内的点云会存在运动畸变...
前面讲过,多传感器融合定位的目标就是估计出载体在全局坐标系下的运动状态,包括位置、速度、姿态、加速度、角速度等。为了方便地融合 GNSS、高精地图匹配等全局观测,我们应该采用全局坐标系下的状态来估计。复习: 动手学多传感器融合定位(一):常用坐标系 - 知乎 (zhihu.com) 动手学多传感器融合定位(二):自动驾驶...
针对这个问题,以GPS+IMU的多传感器融合方案越来越受到重视,因为“无源定位”的IMU恰好可以弥补GPS的短板。此外,车机还可以搭载里程计、视觉设备形成更丰富的多传感器融合方案。 对高德而言,地图数据是定位业务的灵魂。多传感器融合只是定位业务中的一部分,如何把多传感器与地图数据结合起来,始终是我们在思考的问题。 针对...
智东西6月21日消息，前不久，GTIC 2021嵌入式AI创新峰会在北京圆满收官，迦智科技产品总监吴俊翔在峰会上带来了以《AMR机器人多传感器融合定位的发展趋势》主题的分享。从基于磁钉、磁条的自动导引车（AGV）到新一代移动机器人（AMR），迦智科技开始基于地图的环境感知能力与智能决策，寻求差异化的自主导航能力。通过...
针对这个问题,以GPS+IMU的多传感器融合方案越来越受到重视,因为“无源定位”的IMU恰好可以弥补GPS的短板。此外,车机还可以搭载里程计、视觉设备形成更丰富的多传感器融合方案。 对高德而言,地图数据是定位业务的灵魂。多传感器融合只是定位业务中的一部分,如何把多传感器与地图数据结合起来,始终是我们在思考的问题。
多传感器融合定位:基于滤波的融合方法 计算机视觉life”,选择“星标” 快速获得最新干货 文章转载自动驾驶之心 SLAM 后端的优化方式大体分为滤波和优化。近些年优化越来越成为主流,在学习优化之前,掌握滤波的工作原理也十分必要。 一、引言 滤波问题可以简单理解为“预测 +观测 =融合结果”。
如通过测距是否准确来判断相机内外参是否标定准确；通过融合确定不同传感器感知融合的误差是否过大来判断...
近日,思岚科技CTO黄珏珅在第三届中国人工智能与机器人开发者大会(CAIRDC 2020)线上论坛【视觉、感知、多传感器融合】上,分享了《利用多传感器融合技术解决机器人可靠定位问题》。 思岚科技CTO黄珏珅认为,要解决机器人的可靠定位,就是要让机器人在未知环境中拥有自主移动的能力。
智东西6月21日消息,前不久,GTIC 2021嵌入式AI创新峰会在北京圆满收官,迦智科技产品总监吴俊翔在峰会上带来了以《AMR机器人多传感器融合定位的发展趋势》主题的分享。 从基于磁钉、磁条的自动导引车(AGV)到新一代移动机器人(AMR),迦智科技开始基于地图的环境感知能力与智能决策,寻求差异化的自主导航能力。通过AI机器...