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标签 > 多传感器
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多传感器数据融合是一个综合处理多传感器数据的过程,以提高对环境或目标的感知和解释能力。在这个过程中,各种数据融合算法起着至关重要的作用。本文将深入探讨多...
精确状态估计是自主机器人的基础问题。为了实现局部精确且全局无漂移的状态估计,通常将具有互补性质的多传感器融合到一起。
对于双目摄像头而言,它能感知深度,这原本是个很不错的能力。但是当双目摄像头遇上有强光反射的光滑地面时,强光导致的图像局部饱和会让摄像头的深度测量出现偏差...
相较于激光雷达SLAM系统,视觉SLAM系统具有不主动发出信号的优点。此外,视觉是对环境的稠密感知,可以利用视觉特征构建出更符合人类感知的环境地图。
边缘计算的出现改变了云计算强烈的单一中心化趋势,多个云节点与多个边缘节点共同组成一个分布式系统,边缘节点和云节点之间不存在强依赖关系,边缘节点可以脱离云...
本文针对火星上直升飞机执行任务场景,设计了一种基于事件相机的事件-视觉-惯性里程计(EVIO),其前端采用改进的EKLT特征跟踪算法,后端采用误差状态扩...
在高等级智能驾驶领域,除了特斯拉和mobileye走的是纯视觉技术路线外,其他大多数玩家走的还是多传感器融合的技术路线。
FP-AI-MONITOR1是一种多传感器AI数据监控框架(基于面向STM32Cube的功能包),工作于无线工业节点。针对由X-CUBE-AI(面向ST...
相比较激光雷达以及摄像头而言,基于测量距离远、全天候稳定工作以及成本低的特性,毫米波雷达毫无疑问地广泛应用于自动驾驶车辆当中,但其在探测精度上的短板也需...
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