背景

SLAM是指运动物体根据传感器的信息，计算自身位置，同时构建环境地图。目前，SLAM的应用领域主要有机器人、虚拟现实和增强现实，其用途包括传感器自身的定位，以及后续的路径规划、场景理解。
VSLAM用相机、深度相机、激光雷达结合IMU等传感器来做导航和探索，是集合了视觉里程计、建图和重定位的算法系统，可完成定位导航、路径规划以及避障。该技术很有可能称为人工智能真正的 "眼睛" 。

定义

VSLAM用相机、深度相机、激光雷达结合IMU等传感器来做导航和探索，是集合了视觉里程计、建图和重定位的算法系统，可完成定位导航、路径规划以及避障。

架构

  • 1

    视觉传感器

    由设备或机器人视觉传感器获取图像信息

  • 2

    视觉里程计

    估算相邻图像间相机的运动并构建局部地图

  • 3

    回环检测

    判断机器人是否到达过先前的位置并通过后端进行优化

  • 4

    建图

    指根据估计的轨迹立与任务要求对应的地图

愿景

感知空间，成为人工智能真正的 "眼睛"。