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视觉SLAM的数学表述基础

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,即时定位与地图构建)的目的是让机器人在未知环境中持续地构建环境地图,并同时在地图中给自己定位。定位和建图两个问题相互依赖,准确的定位依赖于正确的地图,而构建正确的地图又需要准确的定位,这是一个迭代的过程。在算法表示中,我们必须先把这个问题抽象为数学问题,然后才能使用计算机进行处理,以得到我们想要的结果。假设时刻可以离散化为t1,⋯,K;各时刻机器人的位置为,路标为。SLAM的运动方程含义为从k−1时刻到k时刻,机器人的位置变化情况。数学上可表示为:其中为传感器读数,为噪声。观测方程含义为k时刻,机器人于处探测到了某一个路标,产生一个观测数据:​

计算机视觉之三维重建入门

基于图像的三维模型重建是计算机视觉领域的一个非常重要的研究方向。我们都知道,人类生活在三维空间里,接触最多的也是三维物体,可以说三维空间是物体存在的基本形式。 相比较二维图像信息,三维模型真实感更加强烈,能够呈现人们更多的信息。三维视觉最近几年再度火热,一方面归功于三维传感器的快速发展,另一方面也来自于智能移动机器人、无人驾驶、AR等三维应用场景快速发展衍生的强烈需求。

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