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无人机更可靠的定位方案

行业资讯 2020-11-13 11:45

无人机的关键技术是定位,对于无人机定位来说,实时性是一个重要的条件。但是单目视觉SLAM算法存在一些自身框架无法克服的缺陷,视觉里程计常常需要在计算代价与精度之间做权衡。

然而,IMU刚好可以弥补视觉SLAM的不足,融合 IMU 和视觉信息的 VIO 算法能够很大程度地提高单目 SLAM 算法的性能,是一种低成本、高性能的导航方案,并且在无人机、机器人及AR/VR等领域都得到了应用。

因此,VIO在工业中占据了相当重要的地位,在市场上也是有越来越大的需求。 同时,很多机器人领域的伙伴在后期的学习过程中,也发现了单一传感器存在的弊端,意识到需要学习更加可靠的融合定位方法。

但VIO是一个庞大的任务系统,包含了SLAM的各个部分,需要系统学习了解各个部分之间的关系。很多伙伴在学习VIO过程中发现,自己虽然有一些SLAM的基础,但仅是学完了十四讲,跑通了几个经典的系统代码,很少能够透彻理解其中的原理。

面对SLAM与IMU融合的框架,也很难快速找到学习的思路。无法透彻理解VIO的根本原理,遇到问题不能快速提出解决方案,更达不到企业用人要求!

因此,深蓝学院诚邀贺一家博士和高翔博士强强联合,共同打磨了SLAM的进阶课程——『从零开始手写VIO』。 课程抓住了VIO的主线,详细介绍各个模块的内容,从基本的数学原理讲解到代码实践,并重点讲解了预积分,滑动窗口滤波算法,边缘化,优化等重要原理和过程。

通过了解VIO系统的融合框架,使大家很大程度上加深对SLAM整个系统的理解。对SLAM行业的从事者、在校学生的学习都会有很大的帮助。为未来的研究学习以及工作应用提供更多思路,同时能够解决工程中的一些实际问题。

无人机

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