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kok登录-PerceptIn张哲:SLAM刚刚开始的未来之风起狮城|ICRA2017

2021-01-27 16:20

本文摘要:(公共编号:)本文是PerceptIn领导创始人兼任CEO张哲参加今年5月29日至6月3日在新加坡召开的ICRA大会的回忆,主要共享作者关于各种SLAM研究应用的观点和思考。张哲、纽约州立大学机器人方向博士、清华大学自动化系本科。研发方向:地图修复、方向跟踪、机器人自律避难导航系统、设备末端和云算法优化。2009-2014年在微软公司,2014-2016年初在MagicLeap工作。 右一是Perceptin。

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(公共编号:)本文是PerceptIn领导创始人兼任CEO张哲参加今年5月29日至6月3日在新加坡召开的ICRA大会的回忆,主要共享作者关于各种SLAM研究应用的观点和思考。张哲、纽约州立大学机器人方向博士、清华大学自动化系本科。研发方向:地图修复、方向跟踪、机器人自律避难导航系统、设备末端和云算法优化。2009-2014年在微软公司,2014-2016年初在MagicLeap工作。

右一是Perceptin。CEO张哲为参加者展示了开发者使用的视觉模块2017年的ICRA大会议,6月初在新加坡结束。ICRA作为国际机器人顶级学术会议之一,从1984年到今年已经是第34年。

现在有意志的主办方必须提前3年申请人,即使IEEE拒绝申请人成为主办方,也必须提前2年自学当次主办方的经验教训。在新加坡会议现场,有2018澳大利亚布里斯班和2019加拿大蒙特利尔的宣传展台。本次ICRA是机器人学术届和工业界的盛会,不仅来自各大陆的学校和研究机构的教授、学生、研究员们,还来演讲和自学最近的成果,与工业界机器人和绿色机器人有关的公司也来展览和自学。

机器人研究的方向和种类多种多样,但计算机视觉、SLAMT(实时定位和建筑图)、建筑图、空中机器人、空中机器人(指各种无人机)、距离感觉、RGB-D感觉这些话题的track已经占了所有track的一半左右。笔者根据本次大会所见所闻和自己在机器人领域十几年(特别是最近一年以上在PerceptIn全面推进软硬件一体化智能感觉方案的产品化落地)的切身感觉,在此分享各种SLAM与研究应用的观点和思考有关。本文完全是个人观点,供参考。

SLAM技术基本知识的详细说明请参阅笔者近一年前的博客文章。密集的SLAM密集的SLAM是指前端从图像中提取的密集的特征点,而不是从深度照相机中提取的密集的云,或者不提取的特征点,必须计算深度的必要法律家(后面有专门的辩论)。密集的SLAM在理论和构建上已经成熟,利用六轴陀螺仪imu(inertialmealmeaurementunit)的视觉惯性融合的凸结合方法已经成为标准。在几何学上,密集的SLAM从前端到后端已经非常细致,很多算法微调的细节经常出现在论文中,在这里推荐典型的例子。

特征点是从哪里来的问题分为KLT战士-Tomasipipeline和FREAK卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡卡特征点如何使用的问题分为SLAM特征点和MSCKF特征点:SLAM特征点再次加入状态向量改版,MSCKF特征点在测量相关公式中被忽视,被抛弃分解位置之间的制约。这样做的目的是保持正确性,照顾处理时间太宽。这样的特征点有很多,如何在后端优化中融合imu的制约,slidingwindow有多长,哪个部分是NEON/GPU构筑的,哪个参数最重要,实分数的处理不合理等。

但是,即使密码SLAM算法越来越成熟,对硬件的依赖度也相反较大,深层次的原因是算法碰撞非常粗糙,对硬件的拒绝也非常细致具体,例如,大家喜欢大视角镜头,但是大视角的边界畸变最严重,无论怎样使用,使用什么样的模型,例如照相机和imu的实时最差是确认的硬件实时,不仅可以确保顺序和微秒级的正确性,还可以在每个帧图的瞬间使用像imu这样的实时分数最准确的例如,实时最差的是确的基础PerceptIn的第一代双目惯性模块在大会展位区竞相通知销售,SLAM和各种基于计算机视觉的研究者对方便的硬件市场需求非常大。密集的SLAM密集的SLAM修复现在也是比较成熟的时期,从最初的KinectFuion(TSDF数据结构到ICP),到后来的InfiniTAM(用哈希表索引密集的voxel)、ElasticFusion(用surfel点对模型作出反应后,使用非刚性的图结构),DynamicFusion(引进身体翘曲场所这样的深度数据通过身体翘曲场所的转换,可以带入TSDF数据结构,完成非刚性物体的动态场景修复工业界建设非常好的是微软公司的HoloLens,在台积电的24DSP上创建了simplification等操作者。这次ICRA密集的SLAM修复这一部分,显然还不喜欢基本的几何图案,例如平面、法向量等,在这里不一一说明。让笔者感到惊讶的是基础,但是最重要的是给地图的数据结构还有相当大的想法。

例如,这个SkiMap:AntefficintMappingFrameworkfor关于Navigation,这个东西的本质是TreofSSkipLists(笔者不告诉我这个翻译是跳表树根还是树根跳表),3D空间XYZ各YZ各一层,前两层的节点只是指向下一层,最后一层该数据结构对机器人非常简单,尤其是在不同高度下慢慢深度检索和障碍物检测。基于活动摄像头的SLAM一句话说明了eventcamera(不得已翻译为活动摄像头)的原理是活动摄像头的所有像素都由独立国家异步的感官接管的透射变化。对于每个像素来说,事件的本质是变暗或变暗,只有当事件再次发生时,才能输入,所以自然没有帧率的概念,功耗和比特率理论上也不低。另一方面,事件相机对亮度变化非常脆弱,动态范围想去120次dB,对慢转动等剧烈运动的呼吁比imu好。

这种新的传感器自然受到许多追踪方向的研究人员的关注,尤其是在欧洲著名的实验室里。但是,从业界比较实际的角度来看,这台照相机有以下3个恐怖点,如果不解决问题的话就不能大量普及:μ1μ高兴,现在的价格是几千美元,现场有人说批量生产的话就是一美元,这似乎令人难以置信置信。

CMOS已经应用于这么多年的现在,globalshuter的CMOS也不可能只需要一美元。笔者专门做事件照相机的公司展台详细谈论了价格问题,得到的答案是今后两三年内随着批量生产的可能会下降到$200-$30美元。因为电脑相机相机相对较低的情况下,所以相对复杂的情况下,所以说大多数字符合20字符的电脑相机构的情况,但是大多数字符合20字符,所以说电脑相对复杂情况下的情况下,电脑相对于大多数字符的电脑相机构的复杂情况下相对来说,电脑相对复杂情况下大多数字符不足以不足以相对复杂情况下,但是很多数字符合200字符。

根据必要法的SLAM一句话说明directmethod(必要法)的原理是,在配置文件环境的亮度一定的前提下,对每个像素的鼓励(DTAM)或感兴趣的像素的鼓励通过inverselSDSLAM)的深度提取inversedepth的传达展开,大幅优化制作密集的地图,同时期待构建更加稳定的方向。与研究了20年以上特征点的方法相比,必要方法更新,只有5、6年的历史,以下是ICRA上与必要方法相关的几篇论文,主要是通过融合多馀的传感器和方法进行原必要方法的改良。DirectVisual-Inertial、Navigation、with、Analytical更换Preintegration:表示,主要谈论倒数时间意义下的imukinematicmodel封闭方法。

DirectVisual、Odometryin、LowLightUsing、Binary、Descriptors:该项目仍基于亮度恒定的假设,转用基于二进制特征描述恒定的假设。DirectMonocular,Odometry,Using?Point?Point?sand?Lines:用edge将基于特点和必要法的两种方法融合在一起。IlluminationChange,RobustnessinDirntVirnalSLAM:Census效果最差。

那么,必要的法律能够广泛普及吗?从工业界短视比势利的角度来看,实际上必要的法律两侧是非常失望:1)必要的法律没有证明方向追踪比前端以传统特征点为基础的过滤波浪(MSCKF、SR-ISWF)的解决方案(OKVIS、VINS-Mono)的解决方案具有优势。环境恶劣是由于光线的变化,必要的法律基于环境亮度一定的假设也没有正式成立。

环境恶劣是由于超轻微的高速运动,必要的方法也可以通过imu的融合来追踪。如果不追踪2深度的话,必要的方法是基于环境亮度一定的假设也没有正式成立的。如果环境恶劣是超轻微的高速运动目的话,必要的方法也可以通过imu的融合来证明两个地的密集点。

如果是基础的密集性的,那么,两个基础的密集性的方法都是基础上的密集性的,如果有密集性的方法是基础的话,这个密集性的。因此,笔者指出,必要的方法不精致,但精致的方法过于强烈,或者过于强烈,值得着陆。本次ICRA大会的SLAM还有一个非常大的方向是语义SLAM和深度自学,从各个方面协助SLAM的几何部分。

这个话题非常有趣,也非常大,仅限于篇幅。大方向学术界SLAM的比较成熟期,一定意味着在工业界相当大的产品中构筑超过产品化程度的SLAM方案,在工业界SLAM的未来趋势如何?作者有以下观点:1)SLAM最重要的是大型工厂不想享受,但是有能力制作高品质的套餐的只有几家,这几家也是业界最差的。例如,微软公司HoloLens、谷歌Tango、苹果ARKit,即使实力强,也要注意与LM的硬件紧密合作,得不到普遍的方案2)发货量不大,但优势不在算法末端,或者不在算法和软件公司。

例如,大型清扫机制造商,这些制造商只需要在创业公司中滚动一个成熟的方案,依靠SM的最低资金,在国内最优秀的SM方面,不需要经常出现超越合作的SM,而在国内最优秀的SM方面,也不需要经常出现这样的SM方面的SM方面。ICRA2017、狮子城,SLAM的未来已经开始。

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