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视觉里程计(Visual Odometry)作为视觉同步定位与地图构建技术(Visual Simultaneous Localization and Mapping)的一部分,主要通过相机传感器获取一系列拥有时间序列图像的信息,从而预估机器人的姿态信息,建立局部地图,也被称为前端,已经被广泛应用在了多个领域,并取得了丰硕的实际成果,它对于无人驾驶、全自主无人机、虚拟现实和增强现实等方面有着重要意义.本文在介绍经典视觉里程计技术框架模块中的各类算法的基础上,对近年来新颖的视觉里程计技术(VO)的研究和论文进行了总结,按照技术手段不同分为两大类——多传感器融合的视觉里程计(以惯性视觉融合为例)和基于深度学习的视觉里程计.前者通过各传感器之间的优势互补提高VO的精度,后者则是通过和深度学习网络结合改善VO的性能.最后通过比较视觉里程计现有算法,并结合VO面临的挑战展望了视觉里程计的未来发展趋势. 相似文献
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以广州某浅埋暗挖隧道工程为依托,采用有限元法对短台阶施工法中格栅钢架选型及其布置方案进行研究。首先根据工程实际提出三种格栅钢架布置方案,再对不同格栅钢架布置方案下的地表沉降、格栅钢架应力、衬砌应力等有限元计算结果进行分析比较,确定适合该工程的格栅钢架支护方案,其研究思路与方法可为同类工程提供参考。 相似文献
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