传统定位技术GPS虽然定位精度高,对环境适应性强;但依赖于卫星和基站,信号弱或无信号时,定位精度下降或定位丢失,导致室内无法使用,且高精度GPS定位成本较高;而对于传统定位技术(磁条、二维码)等虽然定位精度高,但环境适应差,需要对环境进行大规模改造,工程量大;且无法在室外环境大范围应用,除此之外,磁条、二维码易磨损,不耐用。而对于定位技术,虽然传统定位技术(例如惯性导航)自主定位,对环境无依赖,但误差不断累积,高精度惯性器件成本高。
通过多传感器融合、结构化深度学习、文本识别和边缘计算技术实现变电站等封闭场景的vSLAM技术
Ø双目摄像头、RGB摄像头、TOF摄像头等视觉传感器深度融合
Ø结构化深度学习更方便捕捉空间的几何特征
ØText-vSLAM辅助激光导航冷启动
Ø基于RGBD的复杂场景相对位姿实时估计
Ø基于多目和RGBD的复杂场景障碍判断
Ø基于多目和RGBD的简单场景绝对位姿实时估计
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