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SLAM with Event-based Vision Sensors: Past, Present, and Future | 周易
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作为一种基于类神经形态机理的仿生视觉传感器,事件相机的工作原理不同于传统相机。 由于其各像素异步且独立的工作机制,事件相机具备低延迟、高时间分辨率、高动态响应等特点。这些优良特性为解决当前使用传统相机的机器人视觉感知、状态估计等任务中的一些瓶颈问题提供了可能。然而,事件相机的输出是近乎于连续的高频时间——空间数据流,无法直接兼容为传统相机开发的绝大部分算法,因此需要设计和开发全新的解决方案来释放事件相机的优良特性。 在这个报告中,我将围绕事件相机在SLAM技术中的应用展开。报告首先介绍事件相机的工作原理、传感器特性以及常见的应用场景,然后回顾过去十年内该领域的发展。在此基础上,着重介绍当下几个具有参考价值的系统级工作,并从方法论的高度讨论基于事件的方法需要解决的核心问题。 最后,分析当前该领域发展遇到的瓶颈,并预测未来几年一些值得关注的研究方向。
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