多攝像頭協(xié)同的AI眼鏡SLAM定位，視覺-IMU融合的厘米級室內(nèi)定位誤差控制

隨著AI眼鏡向“空間計算終端”形態(tài)演進，其定位精度需求從米級提升至厘米級，尤其在醫(yī)療手術(shù)導(dǎo)航、工業(yè)精密裝配等場景中，傳統(tǒng)單傳感器方案已無法滿足需求。多攝像頭協(xié)同的SLAM(同步定位與建圖)技術(shù)與視覺-IMU(慣性測量單元)融合定位技術(shù)，通過多模態(tài)數(shù)據(jù)互補與算法優(yōu)化，實現(xiàn)了厘米級室內(nèi)定位誤差控制，成為AI眼鏡高精度定位的核心解決方案。

VINS與SLAM在機器人姿態(tài)估計中的核心區(qū)別（下）

VINS與SLAM在機器人姿態(tài)估計中的核心區(qū)別（上）

SLAM 技術(shù)：從單模態(tài)感知到多傳感器融合的環(huán)境認知革命(下)

SLAM 技術(shù)：從單模態(tài)感知到多傳感器融合的環(huán)境認知革命(中)

SLAM 技術(shù)：從單模態(tài)感知到多傳感器融合的環(huán)境認知革命(上)

多傳感器數(shù)據(jù)融合與SLAM技術(shù)：構(gòu)建精確的環(huán)境模型

在智能機器人和自動駕駛汽車等自主導(dǎo)航系統(tǒng)的開發(fā)中，構(gòu)建精確的環(huán)境模型是至關(guān)重要的。為了實現(xiàn)這一目標，多傳感器數(shù)據(jù)融合與SLAM(Simultaneous Localization and Mapping，即同時定位與地圖構(gòu)建)技術(shù)成為了不可或缺的工具。本文將深入探討這兩項技術(shù)的原理、優(yōu)勢以及它們?nèi)绾螀f(xié)同工作，以構(gòu)建出高精度、魯棒性強的環(huán)境模型。

珠海一微半導(dǎo)體推動掃地機器人技術(shù)創(chuàng)新：AM890 SLAM專用芯片的亮相松山湖論壇

楊武表示，硬化SLAM，一微半導(dǎo)體應(yīng)該是全球第一個提出的。該芯片通過硬件化SLAM處理，顯著提高了機器人在進行環(huán)境感知和實時導(dǎo)航中的效率和準確性。這不僅加快了機器人操作的速度，也提高了其在復(fù)雜環(huán)境下的可靠性，從而拓寬了機器人在家居、工業(yè)、探索等領(lǐng)域的應(yīng)用前景。

機器人自主移動的秘密，從SLAM技術(shù)說起

　　智能服務(wù)機器人正成為行業(yè)的風(fēng)口浪尖，從清掃機器人開始，家庭陪伴機器人、送餐機器人等陸續(xù)進入公眾視線。在討論這類機器人是否能解決實際問題時，自主定位導(dǎo)航技術(shù)作為機器人智能化的第一步正不斷引起行

揭秘機器人自主移動背后技術(shù)，從SLAM技術(shù)說起

　　智能服務(wù)機器人正成為行業(yè)的風(fēng)口浪尖，從清掃機器人開始，家庭陪伴機器人、送餐機器人等陸續(xù)進入公眾視線。 　　在討論這類機器人是否能解決實際問題時，自主定位導(dǎo)航技術(shù)作為機器人智能化的第一

三方面詳解如何為機器人構(gòu)建起一個“三維世界”

從本科到研究生階段，再到2014年出來創(chuàng)業(yè)以后，這前后大概5年的時間里，我始終聚焦在視覺領(lǐng)域的學(xué)習(xí)。所以能夠比較清晰地看到，在這幾年時間里，以視覺為核心的，包括人臉識別、物體識別、空間定位、導(dǎo)航

自主移動機器人的定位與地圖創(chuàng)建（SLAM）關(guān)鍵性問題

1.引言： 機器人的研究越來越多的得到關(guān)注和投入，隨著計算機技術(shù)和人工智能的發(fā)展，智能自主移動機器人成為機器人領(lǐng)域的一個重要研究方向和研究熱點。移動機器人的定位和地圖創(chuàng)建是自主移動機器人

如何通過SLAM技術(shù)應(yīng)用改變增強現(xiàn)實

增強現(xiàn)實已經(jīng)成為比VR技術(shù)還要熱門的技術(shù)，屬于它的繁榮還在后頭。近日我們來介紹一下，如何利用SLAM技術(shù)的應(yīng)用進而改變增強現(xiàn)實技術(shù)的。 當這兩種不同的交互方式開始無縫融合的時候，我相信我

視覺SLAM是什么?

近年來，SLAM技術(shù)取得了驚人的發(fā)展，領(lǐng)先一步的激光SLAM已成熟的應(yīng)用于各大場景中，視覺SLAM雖在落地應(yīng)用上不及激光SLAM，但也是目前研究的一大熱點，今天我們就來詳細聊聊視覺SLAM的那些事兒。 SLAM主要是基于相機來完成環(huán)境的感知工作，相對而言，相機成本較低，容易放到商品硬件上，且圖像信息豐富，因此視覺SLAM也備受關(guān)注。