趋势1:几何与学习方法融合
在深度学习一统天下的计算机视觉领域,三维视觉方向主导算法仍然是传统的多视角几何方法,但是深度学习方法也是一种重要而有效的辅助,比如在解决单目初始化纯旋转问题上。
趋势2:多传感器融合
目前基于普通摄像头的视觉传感器仍然是主导,但是工业界对算法的鲁棒性要求比较高,纯视觉方法很难保证在复杂的环境下保持鲁棒的效果。所以,用廉价的激光传感器、IMU(惯性测量单元)等与视觉传感器进行融合,是一种比较靠谱的方法。比如在移动端目前基于摄像头+IMU方法越来越多。
趋势3:算法与硬件的结合
比如深度相机厂商在尽力把一些视觉算法嵌入到相机前端,提升相机的本地处理能力。2018年发表在Robotics & Autonomous Syst 的一篇论文 《EmbeddingSLAM algorithms: Has it come of age 》讨论了嵌入式SLAM算法的可能性,并给出了一种在低功耗嵌入式系统上实现SLAM的算法:FastSLAM2.0。
趋势4:算法与具体应用结合
三维视觉算法目前比较好的商业应用主要集中在无人驾驶、无人搬运车(AutomaticGuided Vehicle,简称AGV)、AR(教育、影音游戏)、机器人等领域,其与具体用用的结合,更快地推动了算法的进步。
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