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复杂环境下的视觉同时定位与地图构建 章国锋 浙江大学CAD&CG国家重点实验室 SLAM: 同时定位与地图构建 • 机器人和计算机视觉领域的基本问题 • 在未知环境中定位自身方位并同时构建环境三维地图 • 广泛的应用 • 增强现实、虚拟现实 • 机器人、无人驾驶 SLAM常用的传感器 • 红外传感器：较近距离感应，常用于扫地机器人。 • 激光雷达：单线、多线等。 • 摄像头：单目、双目、多目等。 微软Kinect彩色-深度（RGBD）传感器 手机上的惯性传感器（IMU） SLAM运行结果 • 设备根据传感器的信息 • 计算自身位置（在空间中的位置和朝向） • 构建环境地图（稀疏或者稠密的三维点云） 稀疏SLAM 稠密SLAM SLAM系统常用的框架 输入 • 传感器数据 前台线程 • 根据传感器数据进行跟踪求解， 实时恢复每个时刻的位姿 后台线程 • 进行局部或全局优化，减少误差累积 结合双目立体视觉和超声波，实现空中精准悬停和安全航线自动生成 SLAM应用介绍 • 无人车 MobileEye、特斯拉等自动驾驶方案 以廉价的摄像头为主 Google无人车项目Waymo 使用高精度激光雷达构建地图 SLAM应用介绍 • 虚拟/增强现实：Inside-Out方案 目前绝大多数VR头盔都采用 Outside-In的定位方案，需要在环境 中放置一个或多个传感器，活动范 围受限，不支持大范围移动的定位。

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构建基于富媒体大数据的弹性深度学 习计算平台 SPEAKER / 土土@七牛 AtLab Mobile —> 富媒体时代 数据存储 数据加速 数据处理 直播 点播 Connect 每天超过10亿图像上传 超过万亿小时的音视频存储 What are they？ 内容审核团队 运营分析团队 AI？ Content 分类 检测 分割 跟踪 描述 搜索 分析 … 弹性深度学习平 台 L1 L2 L3 L4 L5 原子API 基础模型 感知层1 API 感知层2 API Vision 综合API 业务逻辑API Argus机器视觉系统 可自定义开发 Argus现有系统提供 Time to be an AI Company

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