四川导航机器人底盘 蓝鲸智能机器人供应

单目视觉slam算法分成两种，一种是基于特征点，另一种是不用特征点的直接法。特征点法通过相邻图像帧的特征点匹配和三角定位来确定特征点的三维坐标，然后利用这些已经确定三维坐标的特征点来确定摄像头的运动和姿态，四川导航机器人底盘。直接法则利用相邻图像强度变化信息，来直接计算摄像头姿态和图像像素的深度信息。特征点法的优势是，特征点的提取和匹配比较稳定，不容易受光照变化的影响，同时特征点还能用于闭环检测，闭环检测可以消除累计误差，极大地提高建图定位精度。因为要进行特征点的提取和匹配，特征点方法的运算量比较大。直接法的优势是，四川导航机器人底盘，相比特征点方法只计算特征点的三维信息，它可以计算图像中绝大部分像素的深度信息，从而建立稠密的三维地图，稠密的三维地图能很方便的运用于后续的机器人导航避障。但是直接法容易受光照强度变化的影响，同时缺乏可靠、稳定的闭环检测方法，四川导航机器人底盘，大场景的建图误差会更大。激光SLAM，地图边缘平滑算法。四川导航机器人底盘

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捣鼓过ROS机器人系统的同学都认识RVIZ，一个炫酷而实用的可视化软件。下图是2014年google自动驾驶车辆的后台RVIZ界面，很高大上。从中可以看出配置的高精度地图很精确，这个地图类似ROS导航包中的静态地图层，还能看出google的定位精度和刷新频率都很高、传感器动态监控范围很大，整套系统很完美。google无人驾驶也是基于ROS的，这表明无论工业还是无人驾驶载人领域都存在ROS的身影，SLAM技术未来必定是自主移动平台导航方案的必备技能。蓝鲸智能轮毂电机驱动器提供电机速度闭环控制。

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串联机器人：需要减速器；驱动功率不同，电机型号不一；电机位于运动构建，逆解复杂。四川导航机器人底盘

视觉slam技术还有以立体双目视觉为主的方案，这类方案和单目视觉slam技术关键上是一样的，通过借助双目已知的基线距离来解决尺度问题，但是它们的缺陷也是基线固定。双目固定的基线会导致系统有盲区视野和有效测量距离的矛盾，基线越长有效测量距离越远，同时近距离的盲区会变大，视野变小；基线缩短，盲区变小，视野变大，但是有效测量距离越短。单目利用相邻帧来进行三角定位，此时基线是不固定的可以自适应（通过相邻帧的选择实现）。立体双目视觉还存在相对运动的干扰，摄像头不动，物体移动，移动物体上的特征点会严重干扰视觉定位。单目视觉技术因为通过相邻帧来确定特征点深度，移动物体上的特征点会因为无法满足匹配关系而无法进行深度信息提取，导致它们不参与视觉定位而被自动过滤。因此双目视觉slam技术对场景大小变化的适应性更差，同时对动态场景的适应性也更差。四川导航机器人底盘

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