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  • 在对于基于视觉的状态估计中,摄像机的运动对估计精度有重要影响。因此,在规划无人机的运动时,既要考虑以上的任务,又要考虑感知质量。...
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  • 功能: 支持自动或手动调节增益、曝光时间、白平衡、Gamma、LUT 校正等 结构紧凑,外形尺寸 29 mm×29 mm×30 mm,适用于较小的安装要求 支持硬触发、软触发以及自由运行模式...
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  • 本文采用了一种从粗到精的方法,在车辆行驶在道路上时,通过因子图优化获取地面特征并优化相机到地面的标定参数,而无需使用任何特定的标定目标。...
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  • 目标边界点的选择是有效探索的关键。以边界为基础的战略是由Yamauchi首先提出的。所使用的探索策略是识别当前地图中的所有边界区域,然后驱动机器人前往最近的边界点。...
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  • 视差(Disparity):视差是指同一物体在两个图像中投影点之间的水平距离,它与物体到相机的距离成反比,因此可以用来估计物体的深度。视差图(Disparity Map)是指存储立体校正后单视图所有像素视差值的二维图像。...
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  • 探索是指当机器人处于一个完全未知或部分已知环境中,通过一定的方法,在合理的时间内,尽可能多的获得周围环境的完整信息和自身的精确定位,以便于实现机器人在该环境中的导航,并实现后续工作任务。...
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  • 支持在Windows系统下,直接通过C++(VS2015)SDK代码来控制相机:调整增益、曝光时间、拍照,控制投影仪:写入条纹/格雷码图案(双方向),投影图案并且触发相机拍照。...
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  • 相对于LOAM算法,LeGo-LAOM能够进行地面优化,同时保证了轻量级,也加入了回环检测模块。本课程从必备的数学知识,到算法框架、源码,再到最后的实践,力求衔接清晰,通俗易懂,便于大家消化吸收。...
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  • 激光雷达企业的原材料采购成本非常高,内部的激光发射系统、激光接收系统、信息处理系统、扫描系统多由高端的元器件组成,成本居高不下。...
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  • 最近在做特征级别的感知结果融合算法。我的工作目的,是要将多种不同传感器的感知结果,通过一定的机制融合起来,得到融合后的感知结果。...
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  • PPP的定位精度、实时性在一众专家的努力下,有了长足进步。但是,由于受相位偏差、对流层和电离层延迟等各种残余误差的影响,PPP固定解初始化时间仍没有多大改善,少则也需要20分钟左右才能实现固定。...
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  • 在机器学习中,我们通常关注模型的灵活性。我们希望知道选择的模型实际上能够完成我们想要的任务。...
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  • 图神经网络的应用场景自然非常多样。笔者在这里选择一部分应用场景为大家做简要的介绍,更多的还是期待我们共同发现和探索。...
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  • 提出一种新型的视觉-LiDAR里程计和建图系统SDV-LOAM,能够综合利用相机和激光雷达的信息,实现高效、高精度的姿态估计和实时建图,且性能优于现有的相机和激光雷达系统。...
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  • vSLAM能够通过视觉传感器来获取环境信息,以达到估计机器人位姿和周围环境三维重建的目的。但是传统的视觉传感器受限于它的硬件而导致的低动态感光范围和运动中产生的动态模糊,在一些复杂的场景下无法得到良好的结果,例如高速运动...
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