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视觉里程计前沿信息_视觉里程计VIO(2024年11月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

视觉里程计

代数律动视觉融合定位AlgoT1在无人机上:视觉里程计+影像匹配定位

自动驾驶标注工作定位系统是所有移动设备的重要组成部分，尤其在自动驾驶领域，需求量极大。许多机械专业的同学，因为研究生期间的研究方向是SLAM（同步定位与地图构建），往往会选择成为定位算法工程师。今天，我们就来深入探讨一下这个岗位的方方面面。 1️⃣ 岗位职责是什么？𐟤” 定位算法工程师的主要任务是根据周围环境信息，融合多种传感器（如激光雷达、相机、IMU等）的数据，确定设备在当前地图中的位置。他们还需要辅助确定其他动态或静态障碍物的位置，并将这些信息输出给下游的决策规划模块，以便设备能够根据相对位置进行避障和导航。定位的难点在于如何提高精度并保证信息的连贯性。有些公司还会将SLAM（定位建图）纳入定位算法的范畴。 2️⃣ 面试时会问些什么？𐟓 滤波算法：如Extended Kalman Filter、Particle Filter以及Particle Filter with Kalman Filter。 SLAM算法：包括EKF-SLAM、Particle Filter SLAM、图优化SLAM和VSLAM。点云匹配算法：如Nearest Neighbour、特征点匹配、ICP和RANSAC等。熟悉视觉里程计、IMU和GNSS的使用方法。编程能力：C++编程基础，Leetcode中等难度题目，特别是动态规划（DP）和深度优先搜索（DFS）。项目经验：有过SLAM或定位相关的项目经验。额外技能：视觉算法和神经网络算法（可选）。面试会围绕定位中遇到的典型问题展开，考察面试者分析问题的能力和项目经验，特别是如何在特定场景中利用特定传感器提高定位精度。 3️⃣ 哪些公司需要这个岗位？𐟏⊨‡ꥊ詩𞩩𖥅쥏𘯼ˆ乘用车、矿山、卡车）。机器人公司（人形机器人、扫地机器人、移动底盘）。物流公司（无人物流小车）。电商公司（自动货物分拣）。园区L4无人驾驶小车。 4️⃣ 发展前景如何？𐟒𐊥ˆ入职场的定位算法工程师的薪资大约在30-60万元之间，1-3年后可以达到40-80万元。资深专家可以成为定位组负责人，甚至感知大团队或感知组负责人。整体来说，定位算法更偏向视觉方向，但由于许多机械车辆专业的教授纷纷投入这个领域，企业中也有很多学习机械的同学从事定位算法工作。如果你对SLAM算法感兴趣，不妨看看如何匹配这个岗位的需求吧！𐟌Ÿ

机器人触觉数据：从单点到全身的感知革命机器人的数据世界真是复杂得让人眼花缭乱。想象一下，在一个ARIO项目中，我们收集了各种机器人的数据，从移动底盘的线速度、角速度、里程计，到激光点云，再到机械臂的关节数据，包括位置、力矩、电流、速度等等，还有末端夹爪的各种信息。这些数据不仅仅是用来感知和定位的，它们还服务于机器人在空间中的移动和操作。对于移动机器人来说，仅仅知道“我在哪，我去哪，我怎么去”是不够的。它们还需要感知操作对象的细节，这就显得触觉数据的重要性了。触觉数据可以分为视触觉（将触觉形变信号转化为视觉信号）、单轴压力信号以及多轴压力信号（涵盖轴向、法向、切向等力量的信息）。从目前的项目来看，触觉数据在将来面向大规模应用是必不可少的。然而，如何获取更细腻、更多元的触觉数据仍然是一个挑战。成本也是一个考虑因素。假设一个机器人有两个手，那么对应的触觉数据就是10+，触点可能多达100+。目前，触觉技术在业界还处于早期探索阶段。如何从单点感知发展到全身感知，从单点互动到全身互动，这是一个非常有趣的方向。总之，机器人技术的发展日新月异，触觉数据的探索和应用也将不断深入。期待与在这个方向上探索的同行们交流心得。

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