条形码固定资产管理软件 技术干货 | 为什么说SLAM2.0时代到来
高仙是全球最早从事SLAM技术研发和应用探索的公司之一，成立于2013年，5年间，高仙已成功向下流近百家智能机器人终端企业提供完备的SLAM商用解决方案，并实现了在国内该领域超过60%的市场占比，机器人总体运行超过百万公里。高仙SLAM2.0技术战略近期正式对外宣布后受到用户及合作伙伴的关注，究竟SLAM2.0是什么，接下来为大家详解。
SLAM技术通过智能算法(深度学习算法等)进行自立定位、建图，被广泛应用于低速无人机、无人驾驶、机器人应用领域。针对在未知的环境中活动需求，SLAM通过对环境的观测确定自身的活动轨迹，同时构建环境地图，再根据自身位置增量式的构建地图，完成不同领域产品的路径规划功能，从而达到同时定位和地图构建的目的。SLAM技术距今已经有30余年的发展历史，在以上领域都有较好的应用前景。
传统SLAM技术特点与不足
传统SLAM虽然应用广泛，但是对于动态环境的定位建图能力是有欠缺的，体现在缺乏对应的动态实时分析机制。然而SLAM传统的技术瑕玷重要在于每次重启的起点位姿是初始点，丢失位姿时，将人工移动到地图的零点位置，虚耗人力、服从低下，对应用过程中会给用户造成很大未便，总结来说德龙驾驶室，传统SLAM及导航技术系统存在对复杂环境的适应能力低下、成本较高、定位精度差等缺陷。
正是为了应对动态环境没有成熟、稳固的解决方案这一近况，高仙整合传统SLAM技术与领先算法，提出了全新的SLAM2.0技术方案，即能完成动态环境下的定位建图能力，并完备地考虑、覆盖了机器人导航应用需求及功能，尤其在商业环境下，针对其动态环境的高频转变，SLAM2.0能够动态地对环境特性进行分析与特性提取，构建完美的动态实时分析机制，并较好的进步系统鲁棒性以及识别正确率，完成定位-建图-导航-重定位-更新动态的螺旋上升系统
高仙SLAM2.0是什么
高仙SLAM2.0技术方案明显地进步了SLAM多项关键技术指标，且将导航环节涵盖了进来，从而为用户提供了一套完备的机器人自立定位、建图、导航应用系统，与传统技术相比，这一方案具有推翻性，因此，高仙将它定义为SLAM2.0。
SLAM2.0通过机器人的多传感器潍坊网页设计，获取动态环境下的数据信息，对环境进行实时定位，并构建动态环境下完备的平面地图，从而让机器人在复杂的环境下具备自立规划、组织、自适应能力。在动态环境中，机器人将能够有用规避动态路障(如，移动的人等)，而不必要设置固定的路径;机器人构建动态地图以时间序列获取四周环境信息，与已构建好的地图进行匹配，并采用深度学习算法正确确定其在全局地图中的位置。在技术应用中，SLAM2.0的算法实现重要考虑以下几个关键题目：
1. 地图透露表现题目——这一必要根据现实场景需求去抉择;
2. 信息感知题目——通过多传感器融合周全地感知环境;
3. 数据关联题目——不同的sensor的数据类型、时间戳、坐标系表达体例各有不同，必要同一处理;
4. 定位与构图题目——即如何实现位姿估计和建模，其中将包括数据计算、物理模型建立以及状况估计、优化等。
基于SLAM2.0进行全局动态定位和环境的主动、智能判断分析识别，同时采用构建地图过程中历史数据的赓续更新机制，并行使智能匹配算法以及对匹配效果的综合分析，来确定机器人在全局地图中的位姿，整个方案实现性好、相应快速、正确性高，并且，能够涵盖从数据化获取-数据融合-义务规划-路径规划-活动控制-底层实行全过程。
一样平常的动态环境重要通过测量两个特性之间的相似程度，详细做法是在两个延续图像帧中提取所有可以提取的特性点，这种做法每每会造成奇异性，SLAM2.0则是在特性比对的基础上，再行使数据融合方法对动态环境进行建图与导航，因而大大进步了服从与正确性。
高仙SLAM2.0关键技术性能的领先性
► 领先的多传感器融合算法，同步集成20+主流传感器
激光、单/双目视觉、超声、防碰撞、防跌落、GPS、红外、UWB、RFID等多传感器数据的融合能力，能够最大程度实现对动态环境的感知，在正确性、鲁棒性、场景分析、避障、建图面积以及成本方面达到最优解。
► 百万平米级建图能力，室外+室内全场景通用
高仙SLAM2.0实现了百万平米建图能力，超业界平均水平20倍，且能够覆盖室内、室外各类复杂场景。
► 1cm-3cm高精度定位
基于壮大的环境感知和建图能力，高仙SLAM2.0可在任何地点进行开机识别、全局定位，达到室内1cm-室外3cm的高精度。
高仙SLAM2.0的应用领域与发展前景
在机器人配送、陪伴/看护、扫地以及低速驾驶、长途呈现等场景中，SLAM2.0技术方案将越来越具有核心地位，由于这些场景下机器人自立移动通常会存在环境复杂、粒度细、无法使用GPS等困难，因此，可以说机器人假如要自立移动，几乎只能依靠SLAM2.0。
基于SLAM2.0的新一代技术方案拥有广阔的发展前景新疆人事考试，将来的趋势重要有两个方向：一是朝着轻量化、小型化发展，行使SLAM2.0在嵌入式或者小型设备上运行，考虑以它为底层功能的应用。另一方面则是行使高性能计算设备，实现细密的动态三维模型的重修、场景理解等功能，且可以在实现完善重修场景的同时，对计算资源与设备便携性不会有大限定和高要求，让用户能够更便捷、更低成本地开展各类技术开发及应用。
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