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INDEMIND双目视觉模组 视觉SLAM新引擎

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编辑:科技达人
2018-12-13 19:00:37  来源于:格外网

 视觉SLA M目标跟踪、导航避障等相关技术受到广泛关注,随着机器人、AR/VR无人机等行业的发展。逐渐变得炙手可热,越来越多的互联网公司、守业团队、学生团体等加入到相应研究中。进入到实战阶段,相机选型就是一大问题。

图像数据采集设备主要分为双目相机、双目惯性相机、RGBD相机等。双目惯性相机优势无需多言,就目前而言。若能选择提供开发SDK双目惯性相机,可以省去对相机的标定、数据同步等开发工作,加速开发进程,节省开发本钱。针对这一问题,INDEMIND以计算机视觉技术为核心,打造了双目视觉惯性模组,以1000元价格普惠开发者,助力计算机视觉相关开发者砥砺前行。

为什么选择INDEMIND双目视觉惯性模组

环境感知精准灵敏多传感器融合。

双目摄像头可提供1280*800@50FPS环境图像(深度分辨率:BaseonCPU/GPUUpto640*400@25FPS可稳定获取高精度环境信息,INDEMIND双目视觉惯性模组便是采用了双目+IMU多传感器融合架构。配合自动曝光、全局快门、自动白平衡等技术可输出高精度图像源,满足室内外多种应用场景需求。

IMU最高运行频率1000Hz为视觉定位算法研究提供数据互补及校正;提供易用的多功能SDK满足视觉SLA M研究、智能机器人、无人机避障、导航定位等开发需求。

环境感知新引擎 INDEMIND双目视觉模组普惠开发者 

微秒级时间同步专业标定。

不同传感器装配标定精度及时间同步精度直接影响结果精度。针对这一问题,由于视觉惯性多传感器融合方案采用视觉+IMU等多种不同传感器进行数据获取。INDEMIND设计了高精度标定方案与微秒级时间同步机制,以减少多传感器装配、工作误差。

环境感知新引擎 INDEMIND双目视觉模组普惠开发者 

INDEMIND双目视觉惯性模组所采用的标定方法与开源算法Kalibr标定相比,标定方面。相机与IMU间的装置角误差重复性精度提升1.5倍,相机重投影误差降低0.04个像素(平均值)

INDEMIND标定的加速度计和陀螺仪在零偏、比例因子及正交误差参数方面均有明显提升,与IMUtk对比。通过加速度计参数重复性,加速度计静态丈量结果与重力绝对偏差,陀螺参数重复性、静态陀螺零偏偏差、动态陀螺旋转位置角度等方面验证了标定结果均优于IMUtk方法。

环境感知新引擎 INDEMIND双目视觉模组普惠开发者 

通过板载ISP桥接芯片基于外部20MHz有源晶振(<50ppm内部倍频可生成160MHz内部时钟,传感器数据同步方面。该时钟配合相应计算公式,图像与IMU传感器可达到微秒级时间同步。

加速产品搭建快速产品化能力。

并且在SDK中内置了INDEMIND自主研发的Vi-SLA M算法,   INDEMIND为双目视觉惯性模组提供完备的SDK及开发文档。开发者调试布置后,可提供定位精度<1%姿态精度 <1°的导航定位效果,可以协助客户迅速进行方案集成,加速产品研发进程,实现方案快速产品化落地。
视觉SLAM新引擎 INDEMIND双目视觉模组普惠开发者

标签: VR眼镜套装
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