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視覺定位與導航技術是智能體具備的基礎能力之一，隨著無人駕駛的發展，基于低成本攝像頭及人工智能算法的視覺定位與導航技術成為了無人駕駛的主流技術路線之一。在傳統工作方式中，視覺定位與導航技術通常采用SLAM（Simultaneous Localization And Mapping，同步定位與建圖）的方式構建一個幾何地圖，然后在地圖中進行路徑規劃和導航。在每一個時刻，無人車可以通過使用當前圖像和地圖比對的方式，或者采用視覺里程計的方式，估計當前相機的位姿進行無人車定位。
但在開放、復雜的無人駕駛場景中，視覺定位與導航技術在傳統工作方式下還存在一些明顯的挑戰：
視覺定位的挑戰
1.攝像頭視角有限
有限的攝像頭視角，限制了無人車在停車場等擁堵場景中做到實時魯棒的位姿估計。一方面，當相機發生旋轉，偏移建圖路線的時候，有限的可視角度會導致特征點丟失。另一方面，當場景中動態物體較多的時候，可能導致相機的視野中被動態的車輛和行人占滿，導致位姿估計錯誤。
基于此，我們采用了魚眼相機、多相機等作為傳感器，顯著擴大了視覺定位中的攝像頭視角。魚眼相機：應用魚眼相機可以為視覺定位創造一個超大范圍的場景視角，但同時魚眼相機也存在較大的畸變這一挑戰，大畸變使得普通的相機模型無法適配，并且普通的描述子也不能適用。另外目前常見的開源SLAM系統，如ORB-SLAM等并不能很好地支持魚眼SLAM模型。針對這個問題，研究人員提出了一種基于立方體展開相機模型的SLAM系統
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