曹越 - 借点情借点爱 歌词

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     一天一分钟,带你浏览机器人大会的顶级文章    标题:飞行机器人单眼视觉惯性里程测量算法的基准比较    作者:Jeffrey Delmerico和Davide Scaramuzza    资料来源:2018年IEEE机器人与自动化国际会议(ICRA),2018年5月21日至25日,澳大利亚布里斯班    编纂:张崇群    审计:严庆松、陈世朗    欢迎个人转发朋友圈;如果其他组织或自媒体需要转载,请在后台留言申请授权。    摘要    为了获得稳定、鲁棒的飞行效果,无人机通常需要一种精确、实时的状态估计方法。然而,由于无人机能量和负载的限制,在嵌入式硬件计算性能有限的情况下,状态估计算法必须满足精度和实时性的要求。由于视觉传感器和惯性单元传感器(IMU)能够满足无人机能量和负载的要求,视觉惯性里程测量(VIO)是目前最流行的无人机状态估计方法,该算法可以避免额外的辅助定位,如动态捕获系统或全球定位系统。然而,从已发表论文的结果来看,在计算能力有限的无人机上运行时,很难找出哪种VIO算法具有最佳的精度和最小的延迟。    本文对一系列开放源代码VIO算法(msckf、okvis、rovio、vins mono、svo msf、svo gtsam)在不同硬件条件下进行了评估,包括最常用的无人机单计算平台。我们测试了每种算法的姿态估计精度,处理每帧所花费的时间,以及包含各种典型无人机6自由度飞行轨迹的EuroC数据集的CPU和内存占用率。我们展示了所有的比较数据,为其他相关研究提供了一个比较基准。文章的视频已在YouTube上公开:https://youtu.be/ymi3fmwu9ay    图1散点图显示了每种算法的效率。横坐标为均方根误差,纵坐标为各帧图像的CPU占用率、内存占用率和处理时间。我们已经计算了所有由每个算法的成功运行数据生成的散点图。标记的颜色表示不同的算法,形状表示不同的硬件平台,大小表示错误的大小。    图2不同VIO算法的翻译错误比较。    图3不同VIO算法的横摆角误差比较。    表1 ATE与不同VIO算法的比较。粗数据是不同数据集中的最佳算法。将蓝色数据与带环路检测的VINS单声道算法和其他不带环路检测的标准算法进行了比较。    表2不同VIO算法单帧处理时间比较。    摘要    飞行机器人在状态估计中需要结合精度和低延迟,以实现稳定和鲁棒的飞行。然而,由于航空平台的功率和有效载荷约束,状态估计算法必须在计算约束下提供这些品质,摄像机和惯性测量单元(IMU)满足这些功率和有效载荷约束,因此视觉惯性里程测量(VIO)算法在这些场景中,状态估计是很流行的选择,除了它们没有来自motio的外部定位而运行的能力之外,从文献中现有的结果中还不清楚哪些VIO算法在精度、延迟和计算约束下运行良好带有机载状态估计的飞行机器人的TS。本文在不同的硬件配置上评估了一组公共可用的eVIO管道(msckf、okvis、rovio、vins mono、svo msf和svo gtsam),其中包括一些典型的飞行机器人单板计算机系统。在处理EuroC数据集时,Ry加载,该数据集包含典型飞行机器人的六自由度(6自由度)轨迹。我们将完整的结果作为研究社区的基准。    免责声明:本文是来自腾讯新闻客户端的媒体,并不代表腾讯的观点和立场。

     而百度近期股价不断走低,昨日盘中创近6年新低,今日低开后探底,稍有回升后横盘震荡,最终下跌2.60%报94.85美元,总市值332.0亿美元。百度将于8月19日发布二季度财报。今年5月百度发布一季度财报后,股价两天大跌23.5%。而投资者在二季度财报发布前,比较谨慎。     访问:             网易考拉    相关文章:网易第二季度净利润36.45亿元 同比增长33.8%

  (匡良志 2020年04月03日 郁嘉荣)

信息来源: 湖南日报    责任编辑: 展开诚
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