—Qualcomm®机器人RB5平台为AI和机器学习提供边缘端的领先连接和高能效推理——Qualcomm® QRB5165机器人处理器支持AI、机器学习、异构计算、增强的计算机视觉、以先进ISP支持多个并发摄像头，同时满足工规级温度范围和各层级安全性要求—Qualcomm Technologies, Inc. 近日宣布推出Qualcomm®机器人RB5平台 — 迄今为止公司推出的专为机器人设计的最先进和高集成度整体解决方案。基于现已被机器人和无人机产品广泛采用的Qualcomm®机器人RB3平
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对于家庭智能清扫机器人而言，机器人自我定位与路径规划是其实现智能化、全自动化的理论基础。实时的定位与构图(simultaneous localization and mapping，SLAM)技术可以很好的解决这个问题。该技术可以利用机器人自身所携带的各式传感器对周围环境进行采集，并利用采集结果递增地创建环境地图，同时使用该地图实现机器人对自身的定位与导航功能。本文将通过讨论ORB-SLAM算法系统的执行过程，并进行仿真实验，验证该算法在对家庭清扫机器人的自我定位与导航的实用性。
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ORB特征点检测 ORB-SLAM 智能家庭清扫机器人 201809
SLAM技术，让真正的智能机器人触手可及-简单来说，SLAM是指机器人依靠自身传感器在未知环境中获得感知信息，递增地创建周围环境的地图，同时利用创建的地图实现自主定位。
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智能机器人 SLAM 无人驾驶
揭秘机器人自主移动背后技术，从SLAM技术说起-智能服务机器人正成为行业的风口浪尖，从清扫机器人开始，家庭陪伴机器人、送餐机器人等陆续进入公众视线。
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机器人 SLAM
机器人自主移动的秘密，从SLAM技术说起-智能服务机器人正成为行业的风口浪尖，从清扫机器人开始，家庭陪伴机器人、送餐机器人等陆续进入公众视线。
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自主移动机器人的定位与地图创建（SLAM）关键性问题-移动机器人的定位和地图创建是自主移动机器人领域的热点研究问题。对于已知环境中的机器人自主定位和已知机器人位置的地图创建已经有了一些实用的解决方法。然而在很多环境中机器人不能利用全局定位系统进行定位，而且事先获取机器人工作环境的地图很困难，甚至是不可能的。
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slam历史介绍 “舟师识地理，夜则观星，昼则观日，阴晦观指南针”，几个世纪以前的古人便利用观星术和指南针实现了大航海中位置和航向的标定，走出世代居住的大陆走向广袤的大海，探索新大陆。
图1 GPS系统卫星示意图 上个世纪七十年代由美军研制并投入使用的GPS系统，实现了全球范围内10米的定位精度，综合定位精度在军用领域可达到厘米级和毫米级。 有着出色定位性能的GPS技术，在室内却无能为力。由于建筑物遮挡，配备GPS的手机在室内基本无法获取定
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机器人 slam
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