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優化-以构建最小二乘法的图优化成为了目前MR平台上SLAM技术采用的优化方法-崇义新闻

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教师节

現在現實生活中MR平台的大部分應用場景為室內環境,目前基於視覺和慣性導航單元的SLAM算法已基本能滿足定位精度需求。

實時定位與建圖技術(SLAM)

從2012谷歌眼鏡推出的Google Glass到2016火爆全球的遊戲Pokémon GO,VR和AR技術在消費級產品上大放異彩。一種虛擬現實(VR)加增強現實(AR)的合成品混合現實(Mixed Reality)近年也孕育而生。

SLAM技術中在MR平台的優化方法

在20世紀80年代,人們已經開始提出SLAM的概念。SLAM技術從提出到現在的30多年歷程中,隨着傳感器的不斷擴展和理論知識的不斷完善,目前已經形成了一套完善的多傳感融合的理論模型。

混合現實結合了真實和虛擬世界,通過不同程度的合併物理現實和虛擬世界產生新的人機交互和可視化環境從而為用戶提供沉浸式的交互體驗計算平台。採用先進的傳感器、高清晰度3D光學頭置式全角度透鏡顯示器以及環繞音效,支持眼球跟蹤、語音和手勢識別的微軟(Microsoft)公司的HoloLens是目前最具有代表性的混合現實終端設備。

隨着今年的計算水平提升,以構建最小二乘法的圖優化成為了目前MR平台上SLAM技術採用的優化方法。基於圖優化的模型不像濾波法僅考慮最近的兩個狀態,進行局部優化,而是對之前的所有優化的狀態作為頂點將誤差項構建成圖中的邊來一起做優化,相當於一個全局優化。

SLAM技術是MR平台的靈魂,為MR平台提供了三維視覺,場景理解和定位的解決方案。SLAM技術通過構建運動模型和現代的狀態估計方法來解決定位問題,通過多視圖幾何關係和與深度學習結合提供三維重建和語義場景信息。

SLAM的技術特點SLAM技術基本的原理是通過當前圖像與構建的局部地圖點進行匹配計算出攝像頭位姿的剛體變換,在兩個視角上進行三角測距又可以得出對應點的深度信息。就這樣實時實現定位及構建地圖。但是由於傳感器的觀察誤差和位置估計會隨着時間飄移的問題,這就造成了SLAM技術的不確定性的,因此SLAM算法其本質是解決不確定性,將其轉換一個多傳感器融合的優化的問題。

早期的解決方案是通過構建貝葉斯概率論模型來優化。在該框架下主要有兩種計算方案:利用拓展卡爾曼濾波器對機械人位置進行估計,利用粒子濾波器進行位置的估計。

解決傳感器的噪聲和誤差的累積帶來的不確定性問題,SLAM技術的核心是一個優化問題。

目前在MR上部署的SLAM模組多以雙目相機,深度相機和慣性導航單元(Inertial Measurement Unit,簡稱IMU)的搭配為主。以微軟的HoloLens為例,其搭配有4個環境感知攝像頭、1個深度攝像頭、1個IMU。SLAM算法通過從IMU和4個環境感知攝像頭得到的數據將原始數據計算出狀態估計也就是定位,再加上深度攝像頭得到的深度數據後進行3D模型重構。同時SLAM技術中的閉環檢測模塊為多終端協同提供了一個初步的解決方案。SLAM技術就是這樣讓HoloLens獲得了環境三維立體數據和實現定位。

混合現實平台的核心技術包括了用於全息顯示的光波導顯示技術和用於實時定位與構建地圖的SLAM技術。同時SLAM技術又是MR平台中最重要的核心直接影響MR平台的精度。\劉政

SLAM在MR平台上的硬件基礎

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