跟着工业4.0的到来，不论是工业自动化仍是家居智能化，已日渐成为常态，AGV、送餐机器人、扫地机器人等已层出不穷。这些小型服务机器人看似简略的作业，其实是需求机械、电子、操控，乃至人工智能等多个学科范畴合作才干完结的。其间SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是小型服务机器人的核心技术之一。

  SLAM意为“即时定位与地图构建”，它是指运动物体依据传感器的信息，一边核算本身方位，一边构建环境地图的进程，用于机器人在不知道环境下运动时的定位与地图构建问题。

  激光SLAM经过激光测距仪丈量机器人与周围环境间隔，并依据三角测距或TOF算法取得准确间隔信息，然后生成周围环境地图，建图和定位准确度较高。可是激光传感器本钱高，激光雷达的机械特性易损坏，凸起结构增加了机身厚度，下降经过率。

  视觉SLAM经过视觉传感器辨认周围环境，可分为单目(Monocular)、双目(Stereo)和深度摄像头(RGB-D)，依据视觉辨认绘制地图。这种计划硬件本钱低，信息收集丰厚，合适运用的规模广，在功用拓宽上有更多或许性。

  激光SLAM使用时间较早，可是视觉SLAM有望成为下一代机器人的干流方向，当时首要应战在于：对主控芯片的算力资源要求很高，因为实时处理视频信息需求很高的核算才能，因而对算法精度和作用的高要求是视觉SLAM面临的榜首重应战。别的，以扫地机器人为例，室内不同环境的采光条件不同，如亮堂环境，屋内墙角等弱光环境，乃至床底等暗光环境，是视觉SLAM算法面临的第二重应战。

  为旌海山®系列旗舰产品VS839具有丰厚的接入才能及强壮的异构核算资源，在提高纯视觉计划性价比的一起还可依照每个客户需求，供给多种解决计划。

  视觉SLAM中的干流完成方法是双目视觉。双目在硬件结构上仿照人类视觉，使用双目视差，完成深度探距。为旌VS839内置双目深度算法，可供给高精度深度图，一起还可包含环境场景中物体的结构信息。

  缺失(Missing)：鸿沟缺失是指高质量RGB图画中存在实在目标鸿沟，但在深度图中这些鸿沟丢掉了；

  虚伪(Fake)：虚伪鸿沟是指在深度图中存在目标鸿沟，但在RGB图画中不存在实在鸿沟的状况；

  错位(Misaligned)：RGB图画和深度图中均有实在鸿沟，但互相没有很好的对齐；

  为旌海山VS839内置的双目深度算法结合了单目视觉图画，完成了深度图增强算法，对深度图鸿沟失真做修正，进一步提高深度精度目标，为后续SLAM算法完成供给高质量输入，满意各类客户的需求。

  现在已有若干客户正在开发依据VS839系列的纯视觉双目机器人计划，立体感知，赋能机器视觉。

  视觉SLAM是一个结构，在传感器数据处理之外还包含多种算法，典型视觉SLAM结构如下图所示：

  视觉里程计（Visual Odometry，VO，又称为前端，Front End）：视觉里程计预算相邻图画间相机的运动以及部分地图的姿态。

  后端优化（Optimization）：后端承受不一起刻视觉里程计丈量的相机位姿，以及回环检测的信息，对它们来优化，得到大局共同的轨道和地图。因为接在VO之后，又称为后端（Back End）。

  回环检测（Loop Closing）：后端依据前端输入进行优化后得到的大局地图存在累计差错，长时间估量的成果将不牢靠，回环检测判别机器人是否从前抵达过从前的方位。假如检测到回环，它会把信息供给给后端进行处理。

  以上模块又各自包含多种算法。算法互相合作且需求处理实时视频数据，对主控芯片算力资源提出很高要求，也是视觉SLAM计划在机器人范畴大规模使用的阻止之一。

  为旌VS839集成四核A55 CPU和双核DSP，供给足够异构核算资源，完成用户对主控芯片的算力资源要求，赋能客户完成算法功能杰出、超高的性价比的机器人产品。

  为旌海山®系列新产品，具有业界抢先的星光全彩图画作用，支撑低照场景提亮和智能降噪，即使是在全暗光0.01Lux场景下，也能完成如白日般的图画作用，细节纤毫毕现。能够为客户供给高质量的图画，助力客户开发具有市场竞争力的产品。

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