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kudanslam: 给你一个实时3D地图要不要?它还支持位置追踪、同步定位

发布时间:2018/04/08 浏览量:42
KudanSLAM 人工感知算法 适用于所有嵌入式设备 Kudan公司成功开发出借助相机进行实时三维测绘和位置追踪的技术,称为KudanSLAM*1...

KudanSLAM

人工感知算法

适用于所有嵌入式设备

Kudan公司成功开发出借助相机进行实时三维测绘和位置追踪的技术,称为“KudanSLAM*1”,并开始向市场进行推广,例如无人驾驶汽车,ADAS*2,Drone,工业和个人机器人,也包括现有的AR / VR行业。

SLAM是一种3D测绘和位置跟踪的软件技术。它为计算机提供了“计算机视觉”捕捉、处理、分析和理解数字图像的能力,以及测绘其3D环境、对象并了解其位置的能力。 这种“计算机视觉”技术可用于任何行业,如无人驾驶汽车和机器人。

Kudan一直在通过AR开发空间和对象跟踪的技术。 因此,Kudan成功开发了实用的下一代算法,它将取代现有的SLAM,如ORB和PTAM*3  SLAM base,并将这些技术应用于市场。

作为SLAM的领先公司,Kudan的目标是在现有的AR / VR领域之外,在所有与无人驾驶汽车,ADAS,无人机和机器人技术相关的领域中,将KudanSLAM嵌入到所有与图像相关的设备和相机中。

KudanSLAM的特征

1 多功能性

KudanSLAM从根本上设计得尽量灵活,可以应用于各种各样的环境中。

  • 硬件和操作系统不可知

核心代码库可以定位大多数处理器的构架,并且不依赖于操作系统功能的存在。 可以用于多种处理器,从低功耗通用型到高端定制的DSP。支持各种各样的硬件传感器,从单眼立体相机到视觉惯性深度相机。

  • 不针对特定使用案例

我们的SLAM旨在尽可能具有通用性。 它可以在各种情况下使用,从移动位置跟踪到自动驾驶。

  • 完全可配置,易于合成

系统的每个方面都是高度可配置的,并通过接触简单易用的API,可以轻松调整到目标硬件和使用案例。

2 性能

KudanSLAM的设计非常高效, 计算效率高,并提供可靠、准确的结果。

  • 快速性

通过算法设计到达成目标速度。在高帧速率下实现低延迟跟踪,同时最大限度地降低CPU使用率以节省能耗。即使较低功率和等级的处理器可轻松使用。

  • 精确性

跟踪和测绘的独特方法,提供了最准确的位置和点云数据,并保持漂移在可控范围内。高精度跟踪保持低抖动量。

  • 可靠性

现实世界并不总是像数据集那样理想,所以我们确保在艰难的条件下进行测试,例如不良照明和快速相机动作。

3 模块性

SLAM系统有很多构建模块,有时可以有不同的组装方式。多年来,我们积累了些许构建模块,并将它们作为单独的模块,从而使我们的SLAM系统得益于这些模块的积累。

  • 高级SLAM

可以使用不同的跟踪和测绘方法,以及循环检测和关闭模块,重新定位和捆绑调整等模块。

  • 中级计算机视觉

各种点匹配机制、立体匹配程序和位姿估计的高效实现。所有这些都是高度可配置、可优化、可利用的算法,很难在公共领域获得。

  • 底层图像处理和数学

高度优化的通用视觉处理构建模块,如各种模糊、插值和图像变形。这些通常是SIMD优化的,并且与OpenCV相比具有更优越的性能。我们还提供我们自己的线性代数库。

  • 伴随模块

虽然我们的焦点是SLAM本身,但通过使用不同的模块来帮助合成通常很有效。 我们提供了一个用于跨平台计算机视觉调试的GUI库,以及用于处理生成的SLAM地图的模块。

 

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