背后的技术：

  • 融合了图像定位和 GPS 定位，结合 AR 第一视角进行 POI (导航路径)导览,辅助决策、指引导航
  • 最核心的技术
  • 高精度地图
  • 视觉定位
  • 增强现实算法
  • 成熟的市场产品-高德AR导航
  • 借助智能的图像识别技术以及专业的交通大数据和车道级导航引擎，可直接在拍摄的现实道路画面中，实时呈现直观的3D导航指引

定位

  • 通常会涉及多类传感器的使用。
  • 室外场景下常使用的GNSS(Global Navigation Satellite Syste, 全球导航卫星系统),
  • 室内环境下使用的WiFi定位、超宽带定位、蓝牙定位等
  • 水下场景中常使用的USBL（Ultra Short Base Line，超短基线）等声学基线定位。

视觉定位

  • 由于成本低、感知信息丰富，摄像头已经成为众多智能设备的标配
  • 成熟的市场产品
  • 微软的混合现实头戴式显示器Hololens 2
  • 特斯拉具有Autopilot智能辅助驾驶功能的Model Y系列汽车
  • 高效全景导航的Roomba i7+系列扫地机器人
  • 贝壳如视的VR看房系统
  • 定位分类
  • 基于视觉地图的定位
  • 能够构建先验的视觉地图、然后基于先验视觉地图进行视觉定位
  • 该方法得到的定位结果与先验视觉地图在相同的坐标系、属于绝对定位，能较好地保证全局一致性
  • 无先验地图的定位
  • 无法依赖先验视觉地图，需要估计本体位姿与周围环境结构、属于相对定位
  • 机器人使用较多
  • 定位步骤
  • 构建视觉地图
  • 方案核心
  • 图像检索
  • 根据二维图像信息判断出最相似的场景，试图寻找当前帧与历史帧最像的候选帧
  • 精确定位
  • 得到当前帧的历史候选帧后，进行相应的特征匹配
  • 可利用P3P、EPnP、DLT等方法求取初值，然后再利用BA（Bundle Adjustment，捆绑调整）进行优化求解。

增强现实算法

  • 现实世界中所有对象具有三维属性，可以将事物抽象为一个物点，具有空间属性坐标，
  • 将三维空间目标与二维平面图形连接的纽带就是坐标
  • 在经历投影变换等降维操作后，虚拟信息由初始的三维坐标形式最终转换为用户屏幕上二维坐标形式
  • 综合来说分为以下几个步骤：
  • 数据预处理
  • 内参数标定
  • 位姿信息求解
  • 虚拟信息叠加