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標簽 > 多傳感器
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多傳感器數據融合是一個綜合處理多傳感器數據的過程,以提高對環境或目標的感知和解釋能力。在這個過程中,各種數據融合算法起著至關重要的作用。本文將深入探討多...
精確狀態估計是自主機器人的基礎問題。為了實現局部精確且全局無漂移的狀態估計,通常將具有互補性質的多傳感器融合到一起。
對于雙目攝像頭而言,它能感知深度,這原本是個很不錯的能力。但是當雙目攝像頭遇上有強光反射的光滑地面時,強光導致的圖像局部飽和會讓攝像頭的深度測量出現偏差...
相較于激光雷達SLAM系統,視覺SLAM系統具有不主動發出信號的優點。此外,視覺是對環境的稠密感知,可以利用視覺特征構建出更符合人類感知的環境地圖。
邊緣計算的出現改變了云計算強烈的單一中心化趨勢,多個云節點與多個邊緣節點共同組成一個分布式系統,邊緣節點和云節點之間不存在強依賴關系,邊緣節點可以脫離云...
本文針對火星上直升飛機執行任務場景,設計了一種基于事件相機的事件-視覺-慣性里程計(EVIO),其前端采用改進的EKLT特征跟蹤算法,后端采用誤差狀態擴...
在高等級智能駕駛領域,除了特斯拉和mobileye走的是純視覺技術路線外,其他大多數玩家走的還是多傳感器融合的技術路線。
FP-AI-MONITOR1是一種多傳感器AI數據監控框架(基于面向STM32Cube的功能包),工作于無線工業節點。針對由X-CUBE-AI(面向ST...
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