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新模型加持,OAK深度相机的室外点云质量有多好?
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在机器人感知方面,除了SLAM技术,我们也一直在关注轻量化的双目深度估计方案以及实时三维重建技术。前段时间我们实现了一套可在OAK相机上实时运行(5 FPS)的双目深度估计模型。经过一段时间的优化,这个模型目前可以支持各种不同视角的OAK相机。本视频是我使用广视角的OAK-D W在室外进行的测试。我们之后还将支持宽基线的OAK-D LR 以获得更强的室外深度估计能力。与很多仅提供相对深度的单目深度估计模型不同,我们关注双目深度估计是为了获取高精度的绝对深度。我们相信视觉传感器有更大的潜力,要在未来淘汰激光雷达就需要更好的算法。其实我个人并不赞同以视觉和激光来做分类,而是应该区分底层的测距原理。各种类型的传感器,主要测距原理只有2种:飞行时间和三角测量。双目测量是三角测量的基础形式。因此当我们后续研发三维重建时,也会以此为baseline。
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告别SGBM,在最便宜的OAK相机上跑最强的双目深度模型
机器人法则不再只是保护人类
告别词袋模型,也无需GPU,VSLAM的完美边缘计算解决方案,现已加入RTAB-Map大礼包
3D托盘检测,随意堆叠测试,无GPU
RTAB-Map+OpenVINS+OAK-SuperPoint
OAK相机深度数据质量不好?可能是你打开的方式不对
好尴尬...实验室一块GPU都没有怎么做深度学习?
RTAB-Map傍晚及夜间长距离Demo
ODrive隐藏功能——转矩脉动抑制(抗齿槽算法)
在OAK相机上跑SuperPoint
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