文章导读:
如何实现实时定位与地图构建?
实时定位与地图构建(SLAM)是一种在机器人领域广泛使用的地图构建与定位技术。
可以使用激光、视觉、红外等传感器,在机器人移动过程中获取传感器检测的环境特征,进一步识别行驶过程不同时刻环境特征中类似的部分,将检测到的环境信息进行拼接,对行驶过的环境进行基于当前传感器信息的完整描述,即高精度地图构建。
slam算法是什么?
slam算法是实现机器人定位、建图、路径规划的一种算法。SLAM是同步定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping)的缩写,最早由Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard自1988年提出。
其实SLAM更像是一个概念而不是一个算法,它本身包含许多步骤,其中的每一个步骤均可以使用不同的算法实现。主要用于解决移动机器人在未知环境中运行时即时定位与地图构建的问题。
SLAM技术的核心步骤:
大体上而言,SLAM包含了感知、定位、建图这三个过程。
感知:机器人能够通过传感器获取周围的环境信息。
定位:通过传感器获取的当前和历史信息,推测出自身的位置和姿态。
建图:根据自身的位姿以及传感器获取的信息,描绘出自身所处环境的样貌。
小竹韶科技(6)同步定位与建图(SLAM)
一、啥是SLAM?
1. slam
slam就是 同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping)。指机器人通过根据自身位置和地图实现自主定位和导航。
2. 技术和场景
SLAM系统包括两个主要组件:
1)前端将传感器数据抽象为可用于估计的模型
2)后端则对前端生成的抽象数据进行推理
两类技术路线:
激光slam(基于激光雷达):可靠性高,技术成熟;但 有雷达探测范围的限制和安装的结构要求
视觉slam(基于摄像头);
复合slam(激光+视觉)
主要应用于机器人,无人机,无人驾驶,AR/VR领域。
3.前景和风险
slam相关技术正越来越多地部署在从自动驾驶 汽车 到移动设备的各种现实环境中。由于移动设备和代理的定位信息的价值,云端位置服务会有很大的商业应用价值。
slam仍然是大多数机器人应用场景不可或缺的支柱,尽管在过去的几十年中取得了惊人的进步,但现有的SLAM系统在性能,理解力,推理力上远不能达到大规模商业推广的要求。
二、啥是DPU?
1. DPU
数据处理单元,类比CPU--中央处理单元;GPU--图形处理单元,是数据中心场景中的第三颗重要算力芯片,为数据密集的计算场景提供计算引擎。通俗点说就是,把网络数据的处理从CPU端解放出来,放到DPU端来做,这样做可以节省8核CPU的至少一半算力。
GPU的出现是为了处理越来越复杂的图形化计算,而DPU则是为了处理越来越庞大的数据量而诞生。
2. 技术和场景
三大特点:
卸载:数据中心的 网络服务,存储服务和安全服务的卸载
加速:硬件加速
隔离:隐私计算,数据隔离
应用场景:数据中心和云计算、网络安全、高性能计算及AI、通信及边缘计算、流媒体等。目前以数据中心和云计算为主。
与智能网卡(smart nic)的区别:功能类似,但技术架构不同。DPU架构是在DPU上插入一台服务器,而智能网卡架构是在服务器上插入一个网卡。
3.前景和风险
DPU是在目前算力困境的大背景下产生的,预示着一个新的算力时代的到来。行业需要更多的技术创新,更好的服务 “东数西算”国家大战略和数字经济发展。
三种市场策略:
传统处理器大厂通用领域耕耘,目标是全行业通吃,很注重产品的“通用性”,稳健布局 (英伟达)
小厂在行业细分场景耕耘,比如数据库加速、统一通信加速。定制化多,市场规模也有限。(中科驭数,云豹智能,星云智联)
云大厂垂直整合:云服务商使用DPU是必然趋势,但通用型DPU无法满足,DPU需要云OS加持(AWS,阿里,博通)
也有一些投资人认为,DPU赛道比较鸡肋:CPU/GPU同量级的高投入,但市场规模却不大。并且因为DPU跟用户的业务休戚相关(场景的软硬件解耦难度大),很多用户倾向自研,这进一步导致公开市场规模更加有限。
三、啥是氢能源?
1. 氢能源
氢能是一种不依赖化石燃料的储量丰富的新的清洁能源
特点:
1)重量轻且形态多:数百个大气压下,液氢可变为金属氢。
2)发热值高且燃烧性好:是汽油发热值的3倍。
3)储量丰富且运输方便
4)可回收且环保
5)耗损少且利用率高
2. 技术和场景
美国的航天飞机,和我国的运载火箭都已成功使用液氢做燃料
氢能源主要可应用于氢燃料电池和氢能 汽车 。与目前市面上的主流新能源车型相比,氢燃料电池才真正算得上是环保能源。
氢燃料电池技术,一直被认为是利用氢能解决未来人类能源危机的终极方案。上海一直是中国氢燃料电池研发和应用的重要基地,包括上汽、上海神力、同济大学等也一直在从事研发氢燃料电池和氢能车辆。用氢能作为 汽车 的燃料无疑是最佳选择。
电动 汽车 的核心:电机+电控+动力电池组。难题: 续航里程+充电难+电池报废的环保问题
氢能源 汽车 的核心:电机+电控+动力电池组+燃料电池堆+高压储氢罐。 难题:大量而低价生产氢(常规方法太不环保,电解水太耗电)+加氢难
3.前景和风险
利用太阳能来分解水生产氢是一个氢能源的主要研究方向,关键在于找到一种合适的催化剂。如今世界上有50多个实验室在进行研究,但至今尚未有重大突破,但它蕴育着广阔的前景。
日本丰田和韩国现代就是氢燃料电池的先驱者。目前的电动车应该只是临时过渡产品,当氢能源车的诸多技术瓶颈得到解决,氢能源车普及的时代也会到来。因此日本并没有全力发展电动车,而是把更多精力放在了构建氢能源为主的 社会 上。
. 技术和场景 SLAM系统包括两个主要组件: 1)前端将传感器数据抽象为可用于估计的模型 2)后端则对前端生成的抽象数据进行推理 两类技术路线: 激光slam(基于激光雷达