資料介紹
視覺定位與導(dǎo)航技術(shù)是智能體具備的基礎(chǔ)能力之一,隨著無人駕駛的發(fā)展,基于低成本攝像頭及人工智能算法的視覺定位與導(dǎo)航技術(shù)成為了無人駕駛的主流技術(shù)路線之一。在傳統(tǒng)工作方式中,視覺定位與導(dǎo)航技術(shù)通常采用SLAM(Simultaneous Localization And Mapping,同步定位與建圖)的方式構(gòu)建一個幾何地圖,然后在地圖中進行路徑規(guī)劃和導(dǎo)航。在每一個時刻,無人車可以通過使用當前圖像和地圖比對的方式,或者采用視覺里程計的方式,估計當前相機的位姿進行無人車定位。
但在開放、復(fù)雜的無人駕駛場景中,視覺定位與導(dǎo)航技術(shù)在傳統(tǒng)工作方式下還存在一些明顯的挑戰(zhàn):
視覺定位的挑戰(zhàn)
1.攝像頭視角有限
有限的攝像頭視角,限制了無人車在停車場等擁堵場景中做到實時魯棒的位姿估計。一方面,當相機發(fā)生旋轉(zhuǎn),偏移建圖路線的時候,有限的可視角度會導(dǎo)致特征點丟失。另一方面,當場景中動態(tài)物體較多的時候,可能導(dǎo)致相機的視野中被動態(tài)的車輛和行人占滿,導(dǎo)致位姿估計錯誤。
基于此,我們采用了魚眼相機、多相機等作為傳感器,顯著擴大了視覺定位中的攝像頭視角。魚眼相機:應(yīng)用魚眼相機可以為視覺定位創(chuàng)造一個超大范圍的場景視角,但同時魚眼相機也存在較大的畸變這一挑戰(zhàn),大畸變使得普通的相機模型無法適配,并且普通的描述子也不能適用。另外目前常見的開源SLAM系統(tǒng),如ORB-SLAM等并不能很好地支持魚眼SLAM模型。針對這個問題,研究人員提出了一種基于立方體展開相機模型的SLAM系統(tǒng)
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