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复杂环境下的视觉同时定位与地图构建 章国锋 浙江大学CAD&CG国家重点实验室 SLAM: 同时定位与地图构建 • 机器人和计算机视觉领域的基本问题 • 在未知环境中定位自身方位并同时构建环境三维地图 • 广泛的应用 • 增强现实、虚拟现实 • 机器人、无人驾驶 SLAM常用的传感器 • 红外传感器：较近距离感应，常用于扫地机器人。 • 激光雷达：单线、多线等。 • 摄像头：单目、双目、多目等。 摄像头：单目、双目、多目等。 • 惯性传感器（英文叫IMU，包括陀螺仪、加速度计等）：智能手机标配。 常见的单目摄像头 激光雷达 普通手机摄像头也可作为传感器 双目摄像头 微软Kinect彩色-深度（RGBD）传感器 手机上的惯性传感器（IMU） SLAM运行结果 • 设备根据传感器的信息 • 计算自身位置（在空间中的位置和朝向） • 构建环境地图（稀疏或者稠密的三维点云） 稀疏SLAM 稀疏SLAM 稠密SLAM SLAM系统常用的框架 输入 • 传感器数据 前台线程 • 根据传感器数据进行跟踪求解， 实时恢复每个时刻的位姿 后台线程 • 进行局部或全局优化，减少误差累积 • 场景回路检测 输出 • 设备实时位姿 • 三维点云 RGB图 深度图 IMU测量值 优化以减少误差累积 回路检测 SLAM应用介绍 • 扫地机器人 小米扫地机器人 以激光雷达为核心 戴森360°Eye扫地机器人

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