TL;DR:
TL;DR: Visual SLAM — это алгоритм, используемый в робототехнике для создания карт из неизвестных сред с использованием датчиков камеры. Он делится на три класса: Монокуляр, Стерео и RGB-D. Есть две основные части: Front-end и Back-end. Внешняя часть извлекает характерные точки, такие как края, углы и блоки, а внутренняя часть оптимизирует предполагаемую траекторию и другие части карты. ORB используется для извлечения надежных признаков. Сопоставление изображений используется для поиска соответствующих точек и оценки положения камеры.
Отказ от ответственности. В этой статье для генерации текста используется Cohere.
Краткое содержание:
. Visual SLAM — это мощная концепция машинного зрения, которая используется в робототехнике для создания карты неизвестной среды и одновременной локализации себя в ней. Тем, кому не хватает знаний о связанных фразах и идиомах, может быть сложно понять концепцию. Эта статья посвящена изложению основ Visual SLAM и тому, как он работает, чтобы каждый мог лучше понять его. Visual SLAM использует камеру в качестве основного датчика для создания карты из захваченных изображений. Он также делится на три класса в зависимости от типов камер: монокулярные, стерео и RGB-D. Простая карта создается из пути, по которому прошла камера, с зеленой линией, указывающей траекторию движения камеры. На карте также указаны характерные точки и ключевые кадры. Сопоставление изображений — важная часть Visual SLAM, поскольку оно помогает определить, достаточно ли связаны изображения, чтобы использовать их в алгоритме. Этот процесс также помогает найти соответствующие характерные точки, которые можно использовать для оценки положения камеры (поворот + перемещение). Чтобы показать камеру или любую точку на карте, используются три объекта — X, Y и Z. Один из самых полезных ресурсов для понимания Visual SL. Алгоритм Visual SLAM — невероятно полезный инструмент для робототехники, позволяющий роботам отображать и локализовать себя в неизвестных средах. Он использует камеру в качестве основного датчика и может создавать как 2D-, так и 3D-карты. Алгоритм состоит из клиентской и серверной частей, при этом начальная часть извлекает характерные точки, а внутренняя часть оптимизирует предполагаемую траекторию и другие части карты. Краевые, угловые и блочные элементы используются для извлечения характерных точек, причем наиболее часто используется алгоритм ORB. Сопоставление изображений важно для поиска соответствующих точек для оценки положения камеры, а замыкание цикла также является важной частью алгоритма, поскольку предотвращает накопление дрейфов. В этой статье представлен полезный обзор Visual SLAM, и она будет полезна всем, кто только начинает знакомиться с этой концепцией.
Откройте для себя полную историю, первоначально опубликованную в разделе Навстречу ИИ.
Присоединяйтесь ко мне в этом невероятном путешествии по генеративному ИИ и станьте частью революции. Стать участником или Купить мне кофе. Следите за обновлениями и идеями о генеративном ИИ, подписываясь на меня в Twitter, Linkedin или мой сайт. Ваша поддержка действительно ценится!
Рекомендации ресурсов для начала работы с генеративным ИИ:
Учебники, руководства и демонстрации по генеративному ИИ
Генеративный ИИ с Python и Tensorflow 2
Трансформеры для обработки естественного языка
