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1，visual odometry是什么意思

visual odometry视觉里程计双语对照例句:1.Development of visual tracking control and visual odometryfrom dynamic information acquired through sequential images.从影像中撷取动态资讯以达到追踪控制与影像里程计的技术与发展。.很高兴为你解答！如有不懂，请追问。 谢谢！
视觉

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2，大疆特洛值得入手吗

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可以多做对比，货比三家再决定。tello稳定性强，摄像头700像素，是一个不错的选择。如果要拓展性，DIY兼容乐高积木可以考虑LiteBee Wing ，摄像头800像素。可以两者对比下，再考虑入手哪款。希望能帮到您！
这是玩具级别的无人机，还不错，不过不是真正的航拍无人机。大疆无人机有几个系列针对不同的用户，如果你只是玩玩一般航拍，图方便， 建议Spark（2999）， 如果要稍微专业点，时间长一点，建议Mavic Air（4999）或者Mavic pro（6499），Mavic pro 折叠便携很适合旅行航拍， 功能上Mavic pro更强大，更实用。专业机器的话，那就是精灵4 pro（9999）或者悟2了。相关参考

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3，无人机怎样在可飞行大范围区域内确定关键点

通过导航定位。无人机导航定位工作主要由组合定位定向导航系统完成，组合导航系统实时闭环输出位置和姿态信息，为飞机提供精确的方向基准和位置坐标，同时实时根据姿态信息对飞机飞行状态进行预测。组合导航系统由激光陀螺捷联惯性导航、卫星定位系统接收机、组合导航计算机、里程计、高度表和基站雷达系统等组成。结合了SAR 图像导航的定位精度、自主性和星敏感器的星光导航系统的姿态测定精度，从而保证了无人飞机的自主飞行。无人机导航是按照要求的精度，沿着预定的航线在指定的时间内正确地引导无人机至目的地。要使无人机成功完成预定的航行任务，除了起始点和目标的位置之外，还必须知道无人机的实时位置、航行速度、航向等导航参数。目前在无人机上采用的导航技术主要包括惯性导航、卫星导航、多普勒导航、地形辅助导航以及地磁导航等。这些导航技术都有各自的优缺点，因此，在无人机导航中，要根据无人机担负的不同任务来选择合适的导航定位技术至关重要。
天津的长虹公园是禁止无人机飞行的区域；像机场、商业区、人群密集的地方、高压线、手机基站、室内无gps的场馆、风力较强的地方和天气、金属设施周围、军事重地、政府首脑及其他敏感地区也是禁止无人机飞行的区域。1. 机场。前一段时间也出现过无人机干扰飞机起飞，导致军用直升机出动才解决。在机场连一只鸟都不允许有，更别说无人机了。而且国内有法律条文明确表示，机场周围禁飞无人机。当然，对于这种主动的行为，相关厂商也主动的在固件上进行了升级，无人机在启动的时候一旦发现周围有机场的标志，是不会让你成功启动的。对此只能对那些厂家说一句：干的漂亮!2. 商业区。商业区为什么不能飞这个问题小编觉得没有必要解释了。如果你的无人机不想被商业区那些每天被压力困扰着的白领给砸下来，那你还是远离那个地区吧。3. 人群密集的地方，为了你我他的安全。4. 高压线，高压线周围的干扰是你感受不到的，但是你的无人机却承受不起的。不要以为看到新闻里无人机帮助电力公司维护线路就觉得没有问题，那些无人机都是经过专业改造或者定制的。5. 手机基站，相较于高压线，其实手机基站更容易被我们忽略，因为确实周围什么地方都会有，而且显得更隐蔽。手机基站同样会发射无线电，干扰无人机自然也不用怀疑了。而手机基站更多的是干扰无人机与地面之间的遥控信号，尤其是最近大肆建设的4g基站，已经证实移动4g基站对futaba的2.4g遥控信号有明显干扰，具体表现是遥控距离大幅度缩短。手机基站在城市中，一般都是建立在房子屋顶，所以飞行时避开这些位置就好了。要是操作时发现遥控距离明显缩短，先观察一下周围有没有手机基站。6. 室内无gps的场馆，除非你的无人机有视觉定位系统，支持在室内飞行，要不然千万不要奢望你的无人机能够自主悬浮。7. 风力较强的地方和天气，一般的消费级无人机的抗风力是在4-5级，即使是在5级也不要尝试着去挑战极限。8. 金属设施周围，干扰太强。9. 军事重地，其实这个地方不需要提醒，或许你的无人机飞着飞着，就会被一枪打下来。10. 政府首脑及其他敏感地区。参考资料机器人：http://www.jqr5.com/news/qwnews/7293.html

无人机怎样在可飞行大范围区域内确定关键点

4，单目视觉里程计此方法可以用于什么方面

视觉里程计主要用于移动机器人的定位导航。目前已经成功用于太空探索以及MAV导航。视觉里程计是计算机视觉理论在机器人技术领域的一个重要应用,是自主型机器人自主定位导航方法研究中的热点之一。非结构化环境下的机器人定位技术可以分为以码盘和惯导为代表的相对定位方法和以GPS为代表的绝对定位方法两类。相对定位方法是通过精确估计机器人位姿变化和航迹推算算法实现机器人高精度自主定位。而码盘式里程计不适用于高滑动性地表环境,惯导则存在随作业时间增加产生较大漂移的问题。在机器人长时间、大范围作业条件下,两者均需进行周期性校正。GPS技术的应用范围目前仍仅限于地球的地表环境,且存在易受干扰和卫星故障等不确定因素的影响。随着机器人应用领域的不断扩展,对机器人自主定位方法提出了更高的要求,如极地和深空星球探测等,现有技术方法存在的局限性日益突显出来,已难以满足其技术需求。视觉里程计从机器人运动过程获取的环境图像中提取环境特征,根据相机成像投影模型和环境特征的图像坐标变化,估计机器人的位姿变化,是一种被动非接触测量方式的机器人相对定位方法。相比于码盘式里程计、惯导和GPS等定位方法,视觉里程计具有累积误差小、不受环境地表特性和应用空间限制等突出的优点。已有视觉里程计方法的研究成果表明其误差呈非单应性,即使在高滑动地表环境条件下,仍能有效将机器人长时间运动的定位累积误差控制在一定范围内,是解决机器人在GPS无法应用环境下精确自主定位问题的一种有效技术途径。本文以视觉里程计的位姿估计精度和实时性作为研究目标,着力解决环境特征点提取和跟踪、特征点三维重建及其不确定度、光流估计和位姿估计等关键技术问题,分别对单目、双目和多目视觉里程计方法进行了算法研究及实验验证。实验结果表明了本文提出的视觉里程计方法,能够在不依赖GPS的条件下对长时间运动的机器人进行精确定位。在特征点匹配中,通过Fusiello算法对立体视觉图像进行极线校正,结合最大视差约束,使特征点匹配搜索范围从二维降至一个一维区间。提出了一种改进的MNCC特征点相关性算法,能够强化环境的纹理特征,并对光照变化具有较好的鲁棒性,从而提高了特征点相关性计算的稳定性。根据正确跟踪特征点对应的空间点与机器人相对运动一致的原理,滤除误匹配和误跟踪的特征点。通过协方差矩阵描述了特征点三维重建的不确定度,通过加权优化算法,可有效减小特征点三维重建误差对机器人位姿估计精度的影响。根据重建的空间点三维坐标变化,估计机器人的位姿变化,是一个等式约束的非线性优化问题。首先利用Lagrange定理将其转化为一个无约束的非线性最优化问题,根据特征点三维重建的不确定度均衡其在最小二乘估计中的作用,通过RANSAC法和加权最小二乘法估计位姿变化的初值。通过Rodrigues公式,将待估计的位姿参数减少至6个,采用稀疏LM算法对机器人位姿估计初值进行快速的非线性优化,获得更为精确的位姿估计结果。提出了一种基于直线约束光流的单目视觉里程计方法,并给出了直线约束光流的定义。通过对直线平面运动进行分解,利用两个平移运动参数和一个旋转运动参数,描述一条直线段在图像中的运动场。这样做的优点在于,首先直线约束光流的计算量小,计算速度快,解决了传统光流计算精度与耗时矛盾的问题。其次,直线约束光流的图像运动参数与机器人空间平面运动的位姿参数分别相对应,可根据相机成像投影模型,建立直线光流与机器人平面运动位姿变化量的映射关系,直接分别求解机器人的平面运动位姿参数,避免了由旋转运动导致的非线性求解问题。
1单目视觉里程计可以用web camera.2相机在运动过程中连续两帧之间会存在overlap,即会同时观测到三维世界中的某些场景以及特征点。而这些场景特征点会投射到2d图片上，通过图片的对齐或者特征的匹配，可以找到前后图片上特点或patch的对应关系。利用相机的成像几何模型（包括相机参数）以及约束，可以求出两帧之间的运动信息（旋转矩阵r和平移t）。这样我们就可以得到一系列的相机相对变化矩阵，从而可以推出相机的姿态信息。3目前单目vo主要分为基于特征的和直接的方法。基于特征的方法是在图片上提取特征，通过特征匹配，最小化reprojection error来估计运动信息；而直接的方法则直接作用于pixels，通过图片对齐,最小化photometric error。

5，室内机器人怎么定位

机器人的室内定位技术　　我们经常会在路上听到或看到有关导航和定位的信息，但什么是“室内定位”　　呢?在一些GPS无法工作的环境(如建筑物内部)中，你将用什么工具来寻找路线呢?如果遭受灾难袭击或者被困在某处时，救援人员如何发现你呢?家用机器人室内如何导航呢？　　新的技术为室内定位提供可能　　5年或者10年以前，业界就已经意识到GPS存在缺陷，例如它无法在室内正常工作(在这种环境中，GPS定位很慢甚至不可能，而且不够准确)。E911政策要求移动运营商定位用户手机必须达到一定的精度。这些运营商是第一个遇到这些问题的人。　　GPS逐渐演化为辅助全球定位系统(A-GPS)，它使用设备的GPS芯片和移动电话网络(cellular network)来实现定位。然而，由于运营商的网络费用问题，A-GPS还没有被商业LBS服务所使用。因此，Wi-Fi地理定位就成了一项替代技术。在存在Wi-Fi 接入点的地方，Wi-Fi的定位精度可达20米。正如我们在“签到(check-in)”中看到的一样，Wi-Fi还无法准确地显示用户签到地点的准确位置。蓝牙则是一种微观层次上的技术，许多建筑物内都正在使用这项技术，因此具有蓝牙功能的手机可以利用这一服务。“全球定位系统 —— Wi-Fi ——蓝牙——射频识别技术”串起了定位技术发展的主线，设备需要尽量接近于Wi-Fi接入点或者蓝牙节点，设备中的传感器、陀螺仪、罗盘、加速计等都可以为导航和追踪提供“辅助”数据。　　国际室内定位技术的发展　　Skyhook 和Navizon都是Wi-Fi定位的领军企业。接下来，他们正在准备融入更为广阔的定位技术和服务，即不断地与GPS芯片制造商或者原始设备制造商(OEM)进行合作，例如苹果公司(Skyhook已嵌入到iPhone中)。移动运营商也已经意识到Wi-Fi定位将极大地缩短首次定位时间(TTFF)，仅使用GPS的话，首次定位时间可能会大于1分钟;使用A-GPS，首次定位时间可缩短到12秒;如果使用Wi-Fi，这一时间仅为2秒。因此，对于iPhone手机用户而言，70%的定位服务都是通过Wi-Fi定位来实现的，而并非GPS。　　Rosum公司是由一些GPS架构师创办的，他们深知GPS无法在室内正常工作，因此希望找到一种替代方案。该方案利用数字式电视基站技术实现定位，通过为电视信号嵌入时间码，从而获取用户的位置信息。在过去的几年里，Rosum公司一直在致力于生产一种小到可以嵌入设备的芯片。该芯片对于手机而言还是显得有些大，不过将其电视芯片嵌入笔记本电脑中已经不成问题。
可用固定标志法，或用红外，无线等方式
视觉导航定位：图像处理量巨大，一般计算机无法完成运算，实时性较差；受光线条件限制较大，无法在黑暗环境中工作。gps导航定位：室内环境下，存在定位精度低、可靠性不高的问题。超声波导航定位：由于超声波传感器自身的缺陷，如镜面反射、有限的波束角等，无法充分获取周边环境信息。线圈导航定位：在机器人行走规划路径上布置感应线圈，通过在机器人身上安装感应装置来进行电磁感应，但这样的机器人只能按照预定路径行走，谈不上真正的智能，slam（simultaneouslocalization and mapping）技术：在室内环境中，机器人不能利用全局定位系统进行定位，而事先获取机器人工作环境的地图很困难，甚至是不可能的。slam技术使得机器人在自身位置不确定的条件下，经过一系列的位置并且在每一个位置获得传感器对环境的感知信息，在完全未知环境中创建地图，同时利用地图进行自主定位和导航。一般slam可以分为三个步骤：基于外部感知的环境特征提取，递推形式的预测和更新算法以及相应的数据相关技术。
鉴于平面地图经常不足以进行仿人机器人呢的运动规划，一些方法使用2.5D栅格地图，在每个单元中多存储一个高度值。Thompson等使用一个配备Hokuyo URG-04LX型激光扫描仪的仿人机器人，在这样的一个地图中跟踪机器人的六维位姿。然后，他们假定机器人只在平坦的地面上行走，并把高度、roll和pitch限制在固定的范围内。其它的方法仅使用里程计数据来估计机器人的位姿，同时，或是根据三维激光测距仪的测量值构建一个局部2.5D高度地图[2]或是结合一个局部高度地图与一个三维栅格地图。在这些方法中，为了避免因累积错误而发生问题，旧数据在短期后会被删除。 Michel等根据一个近距离的物体进行机器人定位。他们使用一个基于模式的方法，跟踪一个手动初始化的物体相对于摄像头的六维位姿。Stasse等建议了一个方法，可以同步进行机器人定位和构建环境地图。他们结合视觉与运动信息，在机器人绕小圈行走时，估计在三维地图中摄像头的位姿和速度以及视觉特征位置。最后，还有为仿人机器人设计的导航系统，使用外部传感器来跟踪机器人的位姿，如Michel等建议的方法。
可以用超声测量到房间四壁的距离进行定位，或者地面上搞点标识

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