ZHCAD76 October 2023 AM69A
2.3 定位
圖 2-3 使用預構(gòu)建地圖的定位過程圖 2-3 顯示了地圖環(huán)境中的定位過程。該過程類似于圖 2-2 中的 SLAM 前端。唯一的區(qū)別是，一旦從幀中提取特征，就會從地圖中搜索相應的特征，而不是從其他幀中搜索相應的特征。找到匹配的特征后，就可以通過多點透視成像 (PnP)、迭代最近點 (ICP) 等算法計算出移動機器人的姿態(tài)。
表 2-1 總結(jié)了圖形 SLAM 和定位的每個步驟中廣泛使用的技術(shù)。
表 2-1 圖形 SLAM 中的各項技術(shù)
| 視覺 SLAM | 激光雷達 SLAM | |
|---|---|---|
| 特征提取 |
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| 特征關(guān)聯(lián) |
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| 姿態(tài)估計 |
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| 閉環(huán)檢測 |
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| 圖形優(yōu)化 （捆綁包調(diào)整） |
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AM69A 嵌入式處理器是 SLAM 和定位的理想選擇。八核 A72 為復雜的 SLAM 和定位算法提供了足夠的計算能力?？梢詫?AM69A 快速實現(xiàn)許多開源算法并進行基準測試。此外，圖 2-2 和圖 2-3 中的功能塊（例如特征提取、特征匹配和姿態(tài)估計）可以轉(zhuǎn)移到硬件加速器 (HWA) 和 C7x DSP 以提高性能。內(nèi)部研究表明，通過將立體整流和特征提取轉(zhuǎn)移到 LDC、MSC 和 DSP，帶有立體攝像機的 ORB SLAM 的吞吐量提高了 2 到 3 倍。