小轿车漂移挑战问题

鲁棒且精确的视觉-惯性估计对机器人当今的很多挑战而言至关重要。如果能够在先验地图上定位并且获取精确且无漂移的位姿估计,则可以进一步推动这类系统的适用性。然而,目前大多数可用的解决方案要么着重于单段的用例上,要么缺少定位能力或者一个端到端的流程。我们相信,一个结合最先进的算法、可扩展的多段建图工具和灵活的用户交互界面的完整系统才能够成为高效的研究平台。

易车讯近日,北京交警接到群众举报,在朝阳区春华路有一辆黑色小轿车在马路上“漂移”,通过调取现场监控,整个事件经过被记录了下来,具体内容为:

在监控画面中,这辆小轿车先是在路口漂移调头,随后还有逆行、压实线、闯红灯等违法行为。不仅如此,在驾驶过程中,这辆车还在路上转起了圈。很快,民警锁定了嫌疑车辆,并联系到了驾驶员高某。

同时定位和建图系统不断增加的部署给机器人社区带来新的挑战。在室外和室内都能获得精确且无漂移的位姿估计已经成为很多机器人应用的关键要求,例如导航或者机械臂操纵。视觉-惯性估计系统日渐普及为提高其对视角和外观变化(日光、天气、季节等)或者快速运动的鲁棒性提供了强大的动力。目前的研究工作旨在使用多种工具来采集数据,构建更大规模的地图,覆盖各种视觉外观条件并且在较长时间内维护地图。研究这些和很多相关的挑战需要一个多段的端到端建图系统,该系统能够被容易地部署在各种机器人平台上,并且提供具有最先进性能的现成算法。同时,它需要提供进行研究所需的高度灵活性。

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