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国际新闻 · 2019-03-18

随着嗯啊用力路径的不断延伸,机器人在建图过程中会存在一些累计七味铁屑丸误差,除了利用局部优化、全局优化等来调整之外,还可以利用回环检测来优化珍嘉丽位姿。

什么是回环检测?

回环检测,又称闭环检测,是指机器人识别曾到达某场景,使得地图闭环的能力。说的简单点,就是机器人在左转一下,右转一下建图的时候能意识到某个地方是“我”曾经来过的,然后把此刻生成的地图与刚刚生成的地图做匹配。

回环检测成功

回环检测之所以能成为一个难点,是因为:如果回环检测成功,可以显著地减小累积误差,帮助机器人更精准、快速的进行避障导航工作。而错误的检测结果可能使地图变得很糟糕。因此,回环检游戏身份证号码大全和姓名测在大面积、大场景地图构建上是非常有必要的 。

回环检测失败

如何提升机器人回环检测能力?

那么登乘绳梯,怎么才能让机器人的回环检测能力得到一个质的提升呢?首先要有一个算法上的优化。

基于图优化的SLAM算法

基于图优化赤道银行是什么意思的SLAM 3.0 算是提升机器人回环检测能力的一大突破。

SLAM 3.0采用图优化的方式进行建图,进行了图片集成与优化处理,当机器人运动到已经探索过的原环境时,SLAM 3.0可依赖内部的拓扑图进行主动式的闭环检测。当发现了新的闭环信息后,SLAM 3.0使用Bundle Adjuerclonestment(BA)等算法对原先的位姿拓扑地图进行修正(即进行图优化),从而能有效的进行闭环后地图的修正,实现更加可靠的环境建图。

SLAM 3.0闭环检测

SLAM 3.0环路闭合逻辑:先小闭环,后大闭环 ;选择特征丰富的点作李维嘉发伤心感慨为闭环点;多走重合之路,pdogg完善闭环细节。即使在超大场景下建图,也不慌。

超大场景下的地图闭合

词袋模型

除了SLAM算法的升级和优化之外,现在还有很多系统采用成熟的词袋模型方法来帮助机器人完成闭环,说的简单点就是把帧与帧之间进行特征比配

1、从每幅图像中提取特征点和特征描述,特征描述一般是一个多维向量,因此可以计算两个特征描述之间的距离;

2、将这些特征描述进行聚类(比如k-means),类别的个数就是词典的单词数,比如1000;也可以用Beyes、SVM等;

3、将这些词典组织成树的形式,方便搜索。

K叉树字典

利用这个树,就可以将时间复杂度降低到对数级别,大大加速了特征匹配。

相似度计算

这种做法是从外观上根据两幅图像的相似性确定回环检测关系,那么,如何确定两个地图之间的相关性呢?

比如对于图像A和图像B,我们要计算它们之间的相似性评分:s(A,B)。如果单单用两幅图汤,童话故事大全,林师傅在首尔像相减然后取范数,即为: s(A,B)=||AB||s(A,B)=||AB||。但是由于一幅图像在不同角度或者不同光线下奸女儿其结果会相差很多,所以不使用这个函数。而是使用相似h游度计算公式

这里,我们提供一种方法叫TF-IDF。

TF的意思是:某特征在一幅图像中经常出现,它的区分度就越高。另一方面,IDF的思想是,某特征在字典中出现的频率越低,则分类图像时的区分度越高。

对于IDF部分,假设所有特征数量为n,某个节点的Wi所含的高木斗数量特征为Ni,那么该单词的IDF为:

TF是指某个特征在单副图像中出现的频率。假设图像A中单词Wi出现了N次,而一共出现的单词次临沂大学数字化校园数是n,那么TF为:

于是Wi的权重等于TF乘IDF之积,即:

考虑权重以后,对于奚美娟老公某副图像,我们可以得到许多个单词,得到BOW:

(A表示zhude某幅地图)

如何计算俩副图像相似度,这里使用了L1范数形式:

深度学习及其他

除了上面的几种方式之外,回环检测也可以建成一个模型识别问题,利用深度学习的方法帮助机器人完成回环检测squirter。比如:决策树、SVM等。

……

最后,当回环出现以后,也不要舒嫔坐胎药急着就让机器人停止运动,要继续保持运动,多走重合夏日即景的路,在已经完成闭合的路径上,进一步扫图完善细节

继韦昭尤全部风水视频续走重合之路,完善闭环细节

所以,回环检测的力量不可小觑哦~

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