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用現實世界的SLAM技術打造《機器人總動員》里的瓦力WALL·E

曠視MEGVII ? 來源:Megvii曠視科技 ? 作者:Megvii曠視科技 ? 2020-09-26 09:40 ? 次閱讀

還記得《機器人總動員》里的瓦力WALL·E嗎?

那個穿梭于城市之間

能運能抗,能上能下

還偶爾賣萌歪頭殺的小可愛!

你是否有好奇過

它是如何看見世界的呢?

點擊下方空白區域查看答案

其實小曠也不知道瓦力怎么看見世界:)

但小曠想告訴你

現實世界里的SLAM技術可以做到!

背景小知識實時定位與地圖構建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)技術是機器人導航控制領域一項極為重要的基礎技術,雖然近年來SLAM領域發展迅猛,但算法在各類環境下的魯棒性問題仍然有待探索,這其中數據集扮演著關鍵角色。 如上視頻是一個典型的SLAM工作:利用視頻序列同時估計相機姿態和構建環境地圖,視頻源于Direct Sparse Visual-Inertial Odometry using Dynamic Marginalization, Lukas von Stumberg, Vladyslav Usenko, Daniel Cremers, 2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)

在不久前的CVPR2020 SLAM挑戰賽上,曠視研究院SLAM組以絕對優勢包攬了挑戰賽全部賽道冠軍!

這不僅再次證明曠視在SLAM領域所具備的國際頂尖水平,也反映了曠視在機器人建圖定位方面的業界領先水平!

而SLAM技術的突破,也讓“瓦力”離現實更進一步哦~

曠視研究院 SLAM 組在此次比賽中包攬了Mono Track和Stereo Track兩個賽道冠軍

那么問題來了,曠視是如何成為雙料冠軍的呢?

本次挑戰賽完全基于超難數據集TartanAir開展,TartanAir包含大量風格迥異、環境變量多元的場景,同時相機的各種極端運動模式,也對SLAM算法魯棒性提出了巨大挑戰!

TartanAir 數據示例,官網:http://theairlab.org/tartanair-dataset/

曠視研究院SLAM組,采用SuperPoint和SuperGlue進行特征提取和匹配,同時融合多種視覺特征,獨創根據環境進行動態閾值調整策略,結合全局閉環修正精度,最終達成目標。

如上為雙目測試集上的部分結果,更詳細的技術方案解析,歡迎閱讀(戳可直接跳轉)《在超難數據集TartanAir上登頂CVPR 2020 SLAM挑戰賽,曠視用了這樣的方案》了解!

而在比賽之外,大家或許早已見識過曠視SLAM技術。

曠視全新一代機器人MegBot-S800 AMR,基于業內首創的激光視覺融合導航技術打造:額定負載800KG,相當于一次可以扛起10個成年人!360°激光雷達覆蓋、VSLAM 技術加持;具備低矮物體檢測、智能繞障能力;擁有更精準的定位能力和更強大的環境適應性!

MegBot-S800 AMR

在9月8日舉辦的2020服貿會海淀之夜上,MegBot-S800 AMR就作為“侍應生”,穿梭于復雜的會場和賓客之中,順利完成了遞送酒水物品的任務!

當然,機器人的未來遠不止于此。曠視也將在 SLAM 領域帶來更多突破和驚喜,讓“瓦力”走向現實!

責任編輯:xj

原文標題:看曠視CVPR2020 SLAM冠軍團隊如何打造 “WALL·E”

文章出處:【微信公眾號:Megvii曠視科技】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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原文標題:看曠視CVPR2020 SLAM冠軍團隊如何打造 “WALL·E”

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