嵌入式视觉系统如何提高3D制图能力

快速准确地绘制三维环境地图的能力是自动驾驶汽车的关键能力。无论是汽车、卡车、移动机器人、无人机还是其他无人驾驶飞机，对动态环境的观察和反应能力都是自动操作不可或缺的组成部分。

通常情况下，一辆自动驾驶汽车会使用多个传感器，同时提供多个不同的视觉和位置数据流。这些数据流通常在处理过程中进行某种形式的数据融合，以处理海量的可用数据。

嵌入式视觉在为自动导航系统提供视觉和位置数据方面发挥着重要作用。

自动驾驶汽车三维映射的视觉SLAM技术

嵌入式视觉技术用于将已知位置与运动跟踪相结合，以自主导航新的和多样化的环境。为了实现这一点，视觉系统必须能够构建环境地图，同时在地图中定位车辆。这个过程称为同步定位和映射(SLAM)。

视觉SLAM技术是一种相对较新的但复杂的自动驾驶汽车三维测绘方法，与GPS和其他系统相比具有关键优势。能够高速流媒体和处理的嵌入式视觉系统使视觉SLAM功能成为可能，这正在推动自动驾驶汽车的3D地图绘制。

嵌入式视觉和SLAM技术创造自主

嵌入式视觉和SLAM技术在某些应用中实现了完全自主操作，提供了显著的优势。例如，物流中的移动机器人传统上是仓库中使用的自动引导车辆(agv)。这些机器人的集成成本很高，因为它们必须有某种形式的外部引导。

现在，有了嵌入式视觉和SLAM技术，自动移动机器人(AMRs)不需要外部形式的引导，因为它们在移动时生成仓库的3D地图。这大大降低了集成成本，并增加了这些系统的灵活性，以适应货物流动的变化。

嵌入式视觉和SLAM技术将移动机器人的自主能力提升到一个新的水平，为工业企业带来了许多好处，也为移动机器人带来了技术飞跃。

嵌入式视觉是自动驾驶汽车的关键组成部分。从汽车到无人机和机器人，嵌入式视觉在3D地图中扮演着越来越重要的角色，以在新的和多样化的环境中安全、可靠的导航。

要了解更多关于此主题的信息，请阅读我们的技术专题文章“数据融合帮助自主平台更有效地制作3D地图”。