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1，visual odometry是什么意思
2，大疆特洛值得入手嗎
3，無人機怎樣在可飛行大范圍區(qū)域內(nèi)確定關(guān)鍵點
4，單目視覺里程計此方法可以用于什么方面
5，室內(nèi)機器人怎么定位

1，visual odometry是什么意思

visual odometry視覺里程計雙語對照例句:1.Development of visual tracking control and visual odometryfrom dynamic information acquired through sequential images.從影像中擷取動態(tài)資訊以達到追蹤控制與影像里程計的技術(shù)與發(fā)展。.很高興為你解答！如有不懂，請追問。謝謝！

視覺

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2，大疆特洛值得入手嗎

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這是玩具級別的無人機，還不錯，不過不是真正的航拍無人機。大疆無人機有幾個系列針對不同的用戶，如果你只是玩玩一般航拍，圖方便，建議Spark（2999），如果要稍微專業(yè)點，時間長一點，建議Mavic Air（4999）或者Mavic pro（6499），Mavic pro 折疊便攜很適合旅行航拍，功能上Mavic pro更強大，更實用。專業(yè)機器的話，那就是精靈4 pro（9999）或者悟2了。相關(guān)參考

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3，無人機怎樣在可飛行大范圍區(qū)域內(nèi)確定關(guān)鍵點

通過導(dǎo)航定位。無人機導(dǎo)航定位工作主要由組合定位定向?qū)Ш较到y(tǒng)完成，組合導(dǎo)航系統(tǒng)實時閉環(huán)輸出位置和姿態(tài)信息，為飛機提供精確的方向基準和位置坐標，同時實時根據(jù)姿態(tài)信息對飛機飛行狀態(tài)進行預(yù)測。組合導(dǎo)航系統(tǒng)由激光陀螺捷聯(lián)慣性導(dǎo)航、衛(wèi)星定位系統(tǒng)接收機、組合導(dǎo)航計算機、里程計、高度表和基站雷達系統(tǒng)等組成。結(jié)合了SAR 圖像導(dǎo)航的定位精度、自主性和星敏感器的星光導(dǎo)航系統(tǒng)的姿態(tài)測定精度，從而保證了無人飛機的自主飛行。無人機導(dǎo)航是按照要求的精度，沿著預(yù)定的航線在指定的時間內(nèi)正確地引導(dǎo)無人機至目的地。要使無人機成功完成預(yù)定的航行任務(wù)，除了起始點和目標的位置之外，還必須知道無人機的實時位置、航行速度、航向等導(dǎo)航參數(shù)。目前在無人機上采用的導(dǎo)航技術(shù)主要包括慣性導(dǎo)航、衛(wèi)星導(dǎo)航、多普勒導(dǎo)航、地形輔助導(dǎo)航以及地磁導(dǎo)航等。這些導(dǎo)航技術(shù)都有各自的優(yōu)缺點，因此，在無人機導(dǎo)航中，要根據(jù)無人機擔(dān)負的不同任務(wù)來選擇合適的導(dǎo)航定位技術(shù)至關(guān)重要。

天津的長虹公園是禁止無人機飛行的區(qū)域；像機場、商業(yè)區(qū)、人群密集的地方、高壓線、手機基站、室內(nèi)無gps的場館、風(fēng)力較強的地方和天氣、金屬設(shè)施周圍、軍事重地、政府首腦及其他敏感地區(qū)也是禁止無人機飛行的區(qū)域。1. 機場。前一段時間也出現(xiàn)過無人機干擾飛機起飛，導(dǎo)致軍用直升機出動才解決。在機場連一只鳥都不允許有，更別說無人機了。而且國內(nèi)有法律條文明確表示，機場周圍禁飛無人機。當然，對于這種主動的行為，相關(guān)廠商也主動的在固件上進行了升級，無人機在啟動的時候一旦發(fā)現(xiàn)周圍有機場的標志，是不會讓你成功啟動的。對此只能對那些廠家說一句：干的漂亮!2. 商業(yè)區(qū)。商業(yè)區(qū)為什么不能飛這個問題小編覺得沒有必要解釋了。如果你的無人機不想被商業(yè)區(qū)那些每天被壓力困擾著的白領(lǐng)給砸下來，那你還是遠離那個地區(qū)吧。3. 人群密集的地方，為了你我他的安全。4. 高壓線，高壓線周圍的干擾是你感受不到的，但是你的無人機卻承受不起的。不要以為看到新聞里無人機幫助電力公司維護線路就覺得沒有問題，那些無人機都是經(jīng)過專業(yè)改造或者定制的。5. 手機基站，相較于高壓線，其實手機基站更容易被我們忽略，因為確實周圍什么地方都會有，而且顯得更隱蔽。手機基站同樣會發(fā)射無線電，干擾無人機自然也不用懷疑了。而手機基站更多的是干擾無人機與地面之間的遙控信號，尤其是最近大肆建設(shè)的4g基站，已經(jīng)證實移動4g基站對futaba的2.4g遙控信號有明顯干擾，具體表現(xiàn)是遙控距離大幅度縮短。手機基站在城市中，一般都是建立在房子屋頂，所以飛行時避開這些位置就好了。要是操作時發(fā)現(xiàn)遙控距離明顯縮短，先觀察一下周圍有沒有手機基站。6. 室內(nèi)無gps的場館，除非你的無人機有視覺定位系統(tǒng)，支持在室內(nèi)飛行，要不然千萬不要奢望你的無人機能夠自主懸浮。7. 風(fēng)力較強的地方和天氣，一般的消費級無人機的抗風(fēng)力是在4-5級，即使是在5級也不要嘗試著去挑戰(zhàn)極限。8. 金屬設(shè)施周圍，干擾太強。9. 軍事重地，其實這個地方不需要提醒，或許你的無人機飛著飛著，就會被一槍打下來。10. 政府首腦及其他敏感地區(qū)。參考資料機器人：http://www.jqr5.com/news/qwnews/7293.html

無人機怎樣在可飛行大范圍區(qū)域內(nèi)確定關(guān)鍵點

4，單目視覺里程計此方法可以用于什么方面

視覺里程計主要用于移動機器人的定位導(dǎo)航。目前已經(jīng)成功用于太空探索以及MAV導(dǎo)航。視覺里程計是計算機視覺理論在機器人技術(shù)領(lǐng)域的一個重要應(yīng)用,是自主型機器人自主定位導(dǎo)航方法研究中的熱點之一。非結(jié)構(gòu)化環(huán)境下的機器人定位技術(shù)可以分為以碼盤和慣導(dǎo)為代表的相對定位方法和以GPS為代表的絕對定位方法兩類。相對定位方法是通過精確估計機器人位姿變化和航跡推算算法實現(xiàn)機器人高精度自主定位。而碼盤式里程計不適用于高滑動性地表環(huán)境,慣導(dǎo)則存在隨作業(yè)時間增加產(chǎn)生較大漂移的問題。在機器人長時間、大范圍作業(yè)條件下,兩者均需進行周期性校正。GPS技術(shù)的應(yīng)用范圍目前仍僅限于地球的地表環(huán)境,且存在易受干擾和衛(wèi)星故障等不確定因素的影響。隨著機器人應(yīng)用領(lǐng)域的不斷擴展,對機器人自主定位方法提出了更高的要求,如極地和深空星球探測等,現(xiàn)有技術(shù)方法存在的局限性日益突顯出來,已難以滿足其技術(shù)需求。視覺里程計從機器人運動過程獲取的環(huán)境圖像中提取環(huán)境特征,根據(jù)相機成像投影模型和環(huán)境特征的圖像坐標變化,估計機器人的位姿變化,是一種被動非接觸測量方式的機器人相對定位方法。相比于碼盤式里程計、慣導(dǎo)和GPS等定位方法,視覺里程計具有累積誤差小、不受環(huán)境地表特性和應(yīng)用空間限制等突出的優(yōu)點。已有視覺里程計方法的研究成果表明其誤差呈非單應(yīng)性,即使在高滑動地表環(huán)境條件下,仍能有效將機器人長時間運動的定位累積誤差控制在一定范圍內(nèi),是解決機器人在GPS無法應(yīng)用環(huán)境下精確自主定位問題的一種有效技術(shù)途徑。本文以視覺里程計的位姿估計精度和實時性作為研究目標,著力解決環(huán)境特征點提取和跟蹤、特征點三維重建及其不確定度、光流估計和位姿估計等關(guān)鍵技術(shù)問題,分別對單目、雙目和多目視覺里程計方法進行了算法研究及實驗驗證。實驗結(jié)果表明了本文提出的視覺里程計方法,能夠在不依賴GPS的條件下對長時間運動的機器人進行精確定位。在特征點匹配中,通過Fusiello算法對立體視覺圖像進行極線校正,結(jié)合最大視差約束,使特征點匹配搜索范圍從二維降至一個一維區(qū)間。提出了一種改進的MNCC特征點相關(guān)性算法,能夠強化環(huán)境的紋理特征,并對光照變化具有較好的魯棒性,從而提高了特征點相關(guān)性計算的穩(wěn)定性。根據(jù)正確跟蹤特征點對應(yīng)的空間點與機器人相對運動一致的原理,濾除誤匹配和誤跟蹤的特征點。通過協(xié)方差矩陣描述了特征點三維重建的不確定度,通過加權(quán)優(yōu)化算法,可有效減小特征點三維重建誤差對機器人位姿估計精度的影響。根據(jù)重建的空間點三維坐標變化,估計機器人的位姿變化,是一個等式約束的非線性優(yōu)化問題。首先利用Lagrange定理將其轉(zhuǎn)化為一個無約束的非線性最優(yōu)化問題,根據(jù)特征點三維重建的不確定度均衡其在最小二乘估計中的作用,通過RANSAC法和加權(quán)最小二乘法估計位姿變化的初值。通過Rodrigues公式,將待估計的位姿參數(shù)減少至6個,采用稀疏LM算法對機器人位姿估計初值進行快速的非線性優(yōu)化,獲得更為精確的位姿估計結(jié)果。提出了一種基于直線約束光流的單目視覺里程計方法,并給出了直線約束光流的定義。通過對直線平面運動進行分解,利用兩個平移運動參數(shù)和一個旋轉(zhuǎn)運動參數(shù),描述一條直線段在圖像中的運動場。這樣做的優(yōu)點在于,首先直線約束光流的計算量小,計算速度快,解決了傳統(tǒng)光流計算精度與耗時矛盾的問題。其次,直線約束光流的圖像運動參數(shù)與機器人空間平面運動的位姿參數(shù)分別相對應(yīng),可根據(jù)相機成像投影模型,建立直線光流與機器人平面運動位姿變化量的映射關(guān)系,直接分別求解機器人的平面運動位姿參數(shù),避免了由旋轉(zhuǎn)運動導(dǎo)致的非線性求解問題。

1單目視覺里程計可以用web camera.2相機在運動過程中連續(xù)兩幀之間會存在overlap,即會同時觀測到三維世界中的某些場景以及特征點。而這些場景特征點會投射到2d圖片上，通過圖片的對齊或者特征的匹配，可以找到前后圖片上特點或patch的對應(yīng)關(guān)系。利用相機的成像幾何模型（包括相機參數(shù)）以及約束，可以求出兩幀之間的運動信息（旋轉(zhuǎn)矩陣r和平移t）。這樣我們就可以得到一系列的相機相對變化矩陣，從而可以推出相機的姿態(tài)信息。3目前單目vo主要分為基于特征的和直接的方法?；谔卣鞯姆椒ㄊ窃趫D片上提取特征，通過特征匹配，最小化reprojection error來估計運動信息；而直接的方法則直接作用于pixels，通過圖片對齊,最小化photometric error。

5，室內(nèi)機器人怎么定位

機器人的室內(nèi)定位技術(shù)　　我們經(jīng)常會在路上聽到或看到有關(guān)導(dǎo)航和定位的信息，但什么是“室內(nèi)定位”　　呢?在一些GPS無法工作的環(huán)境(如建筑物內(nèi)部)中，你將用什么工具來尋找路線呢?如果遭受災(zāi)難襲擊或者被困在某處時，救援人員如何發(fā)現(xiàn)你呢?家用機器人室內(nèi)如何導(dǎo)航呢？　　新的技術(shù)為室內(nèi)定位提供可能　　5年或者10年以前，業(yè)界就已經(jīng)意識到GPS存在缺陷，例如它無法在室內(nèi)正常工作(在這種環(huán)境中，GPS定位很慢甚至不可能，而且不夠準確)。E911政策要求移動運營商定位用戶手機必須達到一定的精度。這些運營商是第一個遇到這些問題的人。　　GPS逐漸演化為輔助全球定位系統(tǒng)(A-GPS)，它使用設(shè)備的GPS芯片和移動電話網(wǎng)絡(luò)(cellular network)來實現(xiàn)定位。然而，由于運營商的網(wǎng)絡(luò)費用問題，A-GPS還沒有被商業(yè)LBS服務(wù)所使用。因此，Wi-Fi地理定位就成了一項替代技術(shù)。在存在Wi-Fi 接入點的地方，Wi-Fi的定位精度可達20米。正如我們在“簽到(check-in)”中看到的一樣，Wi-Fi還無法準確地顯示用戶簽到地點的準確位置。藍牙則是一種微觀層次上的技術(shù)，許多建筑物內(nèi)都正在使用這項技術(shù)，因此具有藍牙功能的手機可以利用這一服務(wù)?！叭蚨ㄎ幌到y(tǒng) —— Wi-Fi ——藍牙——射頻識別技術(shù)”串起了定位技術(shù)發(fā)展的主線，設(shè)備需要盡量接近于Wi-Fi接入點或者藍牙節(jié)點，設(shè)備中的傳感器、陀螺儀、羅盤、加速計等都可以為導(dǎo)航和追蹤提供“輔助”數(shù)據(jù)?！　H室內(nèi)定位技術(shù)的發(fā)展　　Skyhook 和Navizon都是Wi-Fi定位的領(lǐng)軍企業(yè)。接下來，他們正在準備融入更為廣闊的定位技術(shù)和服務(wù)，即不斷地與GPS芯片制造商或者原始設(shè)備制造商(OEM)進行合作，例如蘋果公司(Skyhook已嵌入到iPhone中)。移動運營商也已經(jīng)意識到Wi-Fi定位將極大地縮短首次定位時間(TTFF)，僅使用GPS的話，首次定位時間可能會大于1分鐘;使用A-GPS，首次定位時間可縮短到12秒;如果使用Wi-Fi，這一時間僅為2秒。因此，對于iPhone手機用戶而言，70%的定位服務(wù)都是通過Wi-Fi定位來實現(xiàn)的，而并非GPS?！　osum公司是由一些GPS架構(gòu)師創(chuàng)辦的，他們深知GPS無法在室內(nèi)正常工作，因此希望找到一種替代方案。該方案利用數(shù)字式電視基站技術(shù)實現(xiàn)定位，通過為電視信號嵌入時間碼，從而獲取用戶的位置信息。在過去的幾年里，Rosum公司一直在致力于生產(chǎn)一種小到可以嵌入設(shè)備的芯片。該芯片對于手機而言還是顯得有些大，不過將其電視芯片嵌入筆記本電腦中已經(jīng)不成問題。

可用固定標志法，或用紅外，無線等方式

視覺導(dǎo)航定位：圖像處理量巨大，一般計算機無法完成運算，實時性較差；受光線條件限制較大，無法在黑暗環(huán)境中工作。gps導(dǎo)航定位：室內(nèi)環(huán)境下，存在定位精度低、可靠性不高的問題。超聲波導(dǎo)航定位：由于超聲波傳感器自身的缺陷，如鏡面反射、有限的波束角等，無法充分獲取周邊環(huán)境信息。線圈導(dǎo)航定位：在機器人行走規(guī)劃路徑上布置感應(yīng)線圈，通過在機器人身上安裝感應(yīng)裝置來進行電磁感應(yīng)，但這樣的機器人只能按照預(yù)定路徑行走，談不上真正的智能，slam（simultaneouslocalization and mapping）技術(shù)：在室內(nèi)環(huán)境中，機器人不能利用全局定位系統(tǒng)進行定位，而事先獲取機器人工作環(huán)境的地圖很困難，甚至是不可能的。slam技術(shù)使得機器人在自身位置不確定的條件下，經(jīng)過一系列的位置并且在每一個位置獲得傳感器對環(huán)境的感知信息，在完全未知環(huán)境中創(chuàng)建地圖，同時利用地圖進行自主定位和導(dǎo)航。一般slam可以分為三個步驟：基于外部感知的環(huán)境特征提取，遞推形式的預(yù)測和更新算法以及相應(yīng)的數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)。

鑒于平面地圖經(jīng)常不足以進行仿人機器人呢的運動規(guī)劃，一些方法使用2.5D柵格地圖，在每個單元中多存儲一個高度值。Thompson等使用一個配備Hokuyo URG-04LX型激光掃描儀的仿人機器人，在這樣的一個地圖中跟蹤機器人的六維位姿。然后，他們假定機器人只在平坦的地面上行走，并把高度、roll和pitch限制在固定的范圍內(nèi)。其它的方法僅使用里程計數(shù)據(jù)來估計機器人的位姿，同時，或是根據(jù)三維激光測距儀的測量值構(gòu)建一個局部2.5D高度地圖[2]或是結(jié)合一個局部高度地圖與一個三維柵格地圖。在這些方法中，為了避免因累積錯誤而發(fā)生問題，舊數(shù)據(jù)在短期后會被刪除。 Michel等根據(jù)一個近距離的物體進行機器人定位。他們使用一個基于模式的方法，跟蹤一個手動初始化的物體相對于攝像頭的六維位姿。Stasse等建議了一個方法，可以同步進行機器人定位和構(gòu)建環(huán)境地圖。他們結(jié)合視覺與運動信息，在機器人繞小圈行走時，估計在三維地圖中攝像頭的位姿和速度以及視覺特征位置。最后，還有為仿人機器人設(shè)計的導(dǎo)航系統(tǒng)，使用外部傳感器來跟蹤機器人的位姿，如Michel等建議的方法。

可以用超聲測量到房間四壁的距離進行定位，或者地面上搞點標識