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Output of a neural network method for deep odometry assisted by static scene optical flow

机译:静态场景光流辅助的深度里程表神经网络方法的输出

摘要

A method of visual odometry for a non-transitory computer readable storage medium storing one or more programs is disclosed. The one or more programs includes instructions, which when executed by a computing device, causes the computing device to perform the following steps comprising: performing data alignment among sensors including a LiDAR, cameras and an IMU-GPS module; collecting image data and generating point clouds; processing, in the IMU-GPS module, a pair of consecutive images in the image data to recognize pixels corresponding to a same point in the point clouds; and establishing an optical flow for visual odometry.
机译:公开了一种用于存储一个或多个程序的非暂时性计算机可读存储介质的视觉测距法。所述一个或多个程序包括指令,当所述指令由计算设备执行时,所述指令使所述计算设备执行以下步骤,所述步骤包括:在包括LiDAR,相机和IMU-GPS模块的传感器之间执行数据对准;以及在所述传感器之间进行数据对准。收集图像数据并生成点云;在IMU-GPS模块中,处理图像数据中的一对连续图像,以识别与点云中相同点相对应的像素;并建立视觉测距的光流。

著录项

  • 公开/公告号US10552979B2

    专利类型

  • 公开/公告日2020-02-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 TUSIMPLE;

    申请/专利号US201715703885

  • 发明设计人 WENTAO ZHU;YI WANG;YI LUO;

    申请日2017-09-13

  • 分类号G05D1/02;G06K9/32;G06T7/55;G06T7/73;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:24:51

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