位姿计算方法和装置、电子设备、可读存储介质.pdf
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位姿计算方法和装置、电子设备、可读存储介质.pdf
本申请涉及一种位姿计算方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质,若在预设初始化滑窗内首次采集到当前环境的深度图像,则将采集深度图像时电子设备的位姿确定为初始位姿;其中,深度图像对应的目标RGB图像并非预设初始化滑窗内的最后一帧图像。根据初始位姿、目标RGB图像、深度图像及目标RGB图像的下一帧RGB图像,确定电子设备采集下一帧RGB图像时的位姿。因此,采用本申请中的位姿计算方法,不需要在预设初始化滑窗内采集满RGB图像,电子设备才能够输出采集预设初始化滑窗外的第一帧RGB图像时的位姿。而在预设初始化滑窗内
机械臂模型位姿计算方法、装置、电子设备和存储介质.pdf
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位姿确定方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
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获取车辆位姿的方法、电子设备和计算机可读存储介质.pdf
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估计位姿的方法、装置及计算机可读存储介质.pdf
本公开提供了一种估计位姿的方法、装置及计算机可读存储介质,涉及计算机技术领域。其中的估计位姿信息的方法包括:利用视觉里程计确定目标在当前图像中的第一位姿信息,当前图像为目标的图像序列中的关键帧;利用预先训练的关键点预测神经网络,确定目标在当前图像中的第二位姿信息;将第一位姿信息和第二位姿信息进行数据融合,获得目标在当前图像中的融合位姿信息。本公开将深度学习技术与视觉里程计技术进行了融合,既能够减小视觉里程计带来的累积估计误差,又能够缓解深度学习技术带来的估计位姿抖动,从而更加准确、稳定的估计目标在图像中的