InayofuataMwongozo unaofuata
Majibu ya Swali la Visual
AI ya kuona
Mwongozo wa AI unaoonekana
Odometry ya Visual
Odometry inayoonekana inakadiria jinsi kamera inavyosonga ulimwenguni kwa kufuatilia jinsi taswira inavyobadilisha fremu kuwa fremu.
Sikiliza mwongozo huuInaonyeshwa na AI · ~2 min
Katika ukurasa huudk 2 kusoma
Muhtasari
It matters because it lets robots, drones, and AR devices know their position without GPS, using vision alone.
Dive ya kina
Visual odometry (VO) hukadiria kwa kasi mwendo wa kamera, tafsiri yake na mzunguko wake, kwa kuchanganua picha zinazofuatana. Bomba linalotokana na vipengele hutambua vipengee, vinavyolingana au kuzifuatilia kwenye fremu zote, na kukokotoa mkao wa jamaa kutoka kwa uhusiano wa kijiometri kati ya pointi zinazolingana, kisha huunganisha nyongeza hizi kwenye trajectory. Njia za moja kwa moja badala yake hupunguza hitilafu ya fotometri (tofauti za ukubwa wa pikseli) bila vipengele dhahiri. VO ni sehemu ya mbele ya mifumo mingi ya SLAM, lakini ambapo SLAM kamili hujenga na kudumisha ramani ya kimataifa yenye kufungwa kwa kitanzi, VO dhahiri inazingatia mwendo wa ndani wa fremu hadi fremu. Udhaifu wake ni wa kuteleza: makosa madogo kwa kila fremu hujilimbikiza kwa wakati. VO huwezesha magari yanayojiendesha yenyewe, rovers za sayari, ndege zisizo na rubani katika mazingira ambayo hayaruhusiwi na GPS, na ufuatiliaji wa vifaa vya sauti katika AR/VR.
Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi
Mirihi (Mars rovers) kama Uvumilivu kwa kutumia odometry inayoonekana kufuatilia mtelezo wa gurudumu na kuzunguka eneo bila GPS.
Vipokea sauti vya AR/VR vinavyofuatilia nafasi ya kichwa kutoka kwa kamera za ubaoni kwa ufuatiliaji wa ndani wa 6DoF
Ndege zisizo na rubani zinazodumisha safari thabiti na urambazaji ndani ya nyumba au katika mazingira ambayo hayaruhusiwi na GPS
Magari na roboti zinazojiendesha zenyewe zinazochanganya mwendo wa kamera na data ya IMU ili kubinafsisha kati ya masasisho ya ramani
Mustakabali wa Visual Odometry
VO inaelekea kwenye mbinu za kujifunza na mseto: mitandao ya kina inakadiria kina, mtiririko wa macho, na mkao, na hata kutoa mafunzo kwa njia ya kujisimamia kwa kutumia uthabiti wa usawa wa kutazama. Muunganisho mkali wa kuona-inertial, kamera za matukio zinazonasa mabadiliko ya mwangaza wa sekunde ndogo, na vichapuzi vya neural vilivyo kwenye kifaa vinasukuma VO kuelekea uimara uliokithiri gizani, kasi ya juu na matukio yanayobadilika, na kuwa safu ya msingi kwa mashine zinazojiendesha na kompyuta angangani.
Kuiweka katika vitendo
Kwa nini ni muhimu
- Kasi na kiwango. Visual AI inaweza kufanya ukaguzi, ugunduzi na kazi za kuweka lebo kiotomatiki kwa kiwango.
- Tengeneza chaguzi. Timu bunifu zinaweza kuiga dhana kwa haraka zaidi na masahihisho machache ya mikono.
- Timu na mtiririko wa kazi. Uendeshaji unaweza kutumia ishara za picha na video ambazo hapo awali zilikuwa ngumu kuchakata.
Jihadharini na
- Haki za picha na idhini zinaweza kuwa hatari za kisheria ikiwa asili haiko wazi.
- Utendaji wa muundo unaweza kutofautiana katika mwangaza, idadi ya watu na mazingira.
- Chanya za uwongo zinaweza kutotambuliwa isipokuwa viwango vya uaminifu vifuatiliwe.
Hatua zinazofuata
- Bainisha vigezo vya kukubalika vya usahihi, kumbukumbu na gharama za makosa.
- Jaribu kwa kutumia data inayolingana na hali halisi ya uzalishaji.
- Ongeza ukaguzi wa kibinadamu kwa utabiri wa chini au utabiri wa athari kubwa.
- Fuatilia mtindo wa kuteleza na uthibitishe upya baada ya mabadiliko ya kamera au mkusanyiko wa data.
Endelea Kuchunguza
Jarida halali
Pata taarifa ya kila siku ya AI
Hadithi tatu za AI zilizothibitishwa kila asubuhi ya wiki, zimetengenezwa kwa Kiingereza rahisi. Bila malipo daima, hakuna matangazo.
Barua pepe moja kila siku ya wiki. Jiondoe kwa bonyeza moja. Hatutauza au kushiriki anwani yako.
Jijaribu mwenyewe
Take the Visual Odometry quiz
Maoni ya haraka juu ya kila jibu, na cheti kinachoweza kushirikishwa na kitambulisho kinachoweza kuthibitishwa baada ya kupita kozi.
Changia elimu ya AI bila malipo. AI Understanding ni 501(c)(3) isiyo na faida — hakuna matangazo, hakuna kizuizi cha malipo, daima. Toa mchango
Maswali yanayoulizwa mara kwa mara
What is Visual Odometry?
Odometry inayoonekana inakadiria jinsi kamera inavyosonga ulimwenguni kwa kufuatilia jinsi taswira inavyobadilisha fremu kuwa fremu. Ni muhimu kwa sababu huruhusu roboti, ndege zisizo na rubani na vifaa vya Uhalisia Ulioboreshwa kujua msimamo wao bila GPS, kwa kutumia maono pekee.
Je, odometry ya kuona inakadiria nini kimsingi?
Visual odometry hufuatilia jinsi taswira inavyobadilika kati ya fremu ili kukadiria mkao wa jamaa wa kamera, ikiziunganisha kwenye trajectory.
'Drift' ni nini katika odometry ya kuona?
Kwa sababu VO inakadiria mwendo kwa kuongeza, makosa madogo katika kila kiwanja cha hatua baada ya muda, na kusababisha njia iliyokadiriwa kupeperuka kutoka kwa njia ya kweli.
Why is absolute scale ambiguous in ordinary monocular visual odometry without a metric reference?
Vision-only scale needs an additional suitable constraint, such as calibrated stereo, depth, or observable inertial information.
Je, odometry ya kuona-inertial inaboreshaje uimara?
Kuchanganya makadirio ya mwendo wa kuona na vipimo visivyo na aibu husaidia wakati wa mwendo wa kasi, ukungu wa mwendo, au matukio ya muundo wa chini ambapo uwezo wa kuona pekee unatatizika.
Je, odometry ya kuona wazi inatofautianaje na SLAM kamili ya kuona?
VO ni kawaida ya kukadiria mwendo wa mwisho; SLAM huongeza upangaji ramani wa kimataifa na kufungwa kwa kitanzi ili kurekebisha msongamano uliokusanywa.
Endelea kujifunza
Miongozo inayohusiana
Miongozo zaidi imechaguliwa kwa mada hii