V-SLAM一般分为前端视觉部分和优化的后端部分基于特征点法的前端视觉部分,一直以来都是视觉里程计(Visual Odometry,VO)的主流方法,它的任务是估算相邻图像之间的相机运动,给后端优化提供较好的初值,后端则处理地图模型的优化问题,依据前端视觉里程计测量的相机位姿,进行优化处理得到全局一致的轨迹和地图,视觉里程计的实现...
概述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再次扫描到此纹理时,匹配此前的采集数据库,得知当前纹理图片信息,以此实现AGV的精准定位。
相信随着视觉技术在移动机器人上的应用日臻成熟，v-slam导航未来有望成为移动机器人导航技术的主流方案之一。
同样以v-slam导航技术为核心的人工智能视觉AMR公司灵动科技,也在今年4月完成了1亿元B+轮融资,灵动科技ForwardX机器人使用摄像头和GPU代替人眼,通过深度学习神经网络进行环境感知,实现了VSLAM三维地图构建、360°避障、自主规划路线。 图:灵动科技视觉导航AMR 此外,据中国移动机器人产业联盟预估,目前移动机器人行业涉及视觉...
简单的V-SLAM介绍,就当入门:)。 首先,从双目立体几何(stereo geometry)原理开始来定义外极(epipolar)约束:两个摄像头光心分别是 c0 和 c1,3-D 空间点 p 在两个图像平面的投影点分别是 x0 和 x1,那么直线 c0c1 和两个图像平面的交点即外极点(epipole)e0 和 e1,pc0c1 平面称为外极平面(epipolar plane...
ORB-SLAM 它是由三大块、三个流程同时运行的。第一块是跟踪,第二块是建图,第三块是闭环检测。 跟踪(Tracking) 这一部分主要工作是从图像中提取 ORB 特征,根据上一帧进行姿态估计,或者进行通过全局重定位初始化位姿,然后跟踪已经重建的局部地图,优化位姿,再根据一些规则确定新关键帧。
Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法 是用紧耦合方法实现的,通过单目+IMU恢复出尺度,效果非常棒。 1.特征点跟踪 首先用cv::goodFeaturesToTrack在第一帧图像上面找最强的150个特征点,非极大值抑制半径为30。新的特征点都有自己的新的对应的id。然后在下一帧过来时,对这些特征点用光流法进行跟踪,在下一帧上...
4月 23 日,英特尔人工智能与机器人技术研讨会,将以 V-SLAM 为主题,在英特尔机器人创新中心(上海)举办。英特尔的视觉领域和开源软件技术专家,将为您带来基于 Intel® RealSense™ 最新产品 D435i 和 T265 的技术解析,V-SLAM 领域的机器人创新生态合作伙伴,将现场分享产品开发和应用落地的成功经验。
VSLAM技术通过摄像头来采集环境信息，通过移动变化高速抓取环境特征，及时进行图像比对，从而判断出自己的位置信息，让扫地机器人的线路规划更加合理与高效。比如科沃斯的DEEBOT N5系列扫地机器人，搭配150°大广角摄像头、大光圈，让摄像头视线更广，通过摄像头传感器对立体空间进行视觉捕捉，提取特征点，配合SLAM算法，实现...
V-SLAM重读(1): SVO: Fast Semi-Direct Monocular Visual Odometry,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。