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SLAM與V-SLAM特征對(duì)比

來(lái)源:億歐智庫(kù)     編輯:創(chuàng)澤   時(shí)間:2020/5/29   主題:其他 [加盟]

SLAM (Simultaneous Localization and Mapping ,即時(shí)定位與地圖構(gòu)建),是機(jī)器人通過(guò)對(duì)各種傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和計(jì)算,生 成對(duì)其自身位置姿態(tài)的定位和場(chǎng)景地圖信息的系統(tǒng)。SLAM技術(shù)對(duì)于機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)和交互能力十分關(guān)鍵。

SLAM系統(tǒng)通常包含多種傳感器和多種功能模塊。按照核心的功能模塊區(qū)分,目前常見(jiàn)的機(jī)器人SLAM系統(tǒng)可分為兩種形式:基于激 光雷達(dá)的SLAM(激光SLAM)和基于視覺(jué)的SLAM(V-SLAM)。激光SLAM目前發(fā)展比較成熟、應(yīng)用廣泛,未來(lái)多傳感器融合的SLAM 技術(shù)將逐漸成為技術(shù)趨勢(shì),取長(zhǎng)補(bǔ)短,更好地實(shí)現(xiàn)定位導(dǎo)航。

摘自:《2020中國(guó)服務(wù)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究報(bào)告》





國(guó)內(nèi)外舵機(jī)參數(shù)性能價(jià)格比較

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AI在COVID-19診斷成像中的應(yīng)用

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深度學(xué)習(xí)的可解釋性研究(一)— 讓模型具備說(shuō)人話的能力

為決策樹(shù)模型是一個(gè)具有比較好的可解釋性的模型,以決策樹(shù)為代表的規(guī)則模型在可解釋性研究方面起到了非常關(guān)鍵的作用

深度學(xué)習(xí)的可解釋性研究(二)——不如打開(kāi)箱子看一看

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型本身其實(shí)并不是一個(gè)黑箱,其黑箱性在于我們沒(méi)辦法用人類(lèi)可以理解的方式理解模型的具體含義和行為

深度學(xué)習(xí)的可解釋性研究(三)——是誰(shuí)在撩動(dòng)琴弦

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的敏感性分析方法可以分為變量敏感性分析、樣本敏感性分析兩種,變量敏感性分析用來(lái)檢驗(yàn)輸入屬性變量對(duì)模型的影響程度,樣本敏感性分析用來(lái)研究具體樣本對(duì)模型的重要程度

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通過(guò)機(jī)械機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)機(jī)械手到工具的動(dòng)力傳遞,無(wú)需外部控制及供能,對(duì)機(jī)器人的避障路徑規(guī)劃影響J小

醫(yī)院候診區(qū)流感性疾病的非接觸式綜合檢測(cè)平臺(tái)

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用于微創(chuàng)手術(shù)的觸覺(jué)傳感器

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用于微創(chuàng)手術(shù)的觸覺(jué)傳感器(二)

MIS 和RMIS觸覺(jué)傳感器常用的傳感原理是基于電氣的傳感器。這些觸覺(jué)傳感器進(jìn)一步分為壓阻型、壓電型和電容型傳感器

如何創(chuàng)造可信的AI,這里有馬庫(kù)斯的11條建議

馬庫(kù)斯系統(tǒng)性地闡述了對(duì)當(dāng)前AI研究界的批判,從認(rèn)識(shí)科學(xué)L域中針對(duì)性地給出了11條可執(zhí)行的建議

性能超越序列推薦模型,華為諾亞方舟提出記憶增強(qiáng)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

記憶增強(qiáng)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)短期的商品語(yǔ)境信息建模,并使用共享的記憶網(wǎng)絡(luò)來(lái)捕捉商品之間的長(zhǎng)期依賴,對(duì)多個(gè)模型進(jìn)行了對(duì)比,在Top-K序列推薦中效果J佳
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