图片地图：是一种小图合并大图的方式，和雪碧图相似，区别仅在实现原理上有不同，雪碧图是通过CSS的方式来呈现图片的某个局部，而图片地图是从html代码的方式来控制显示区域。...7、是否添加缓存 ?...为一种减少http请求的方式，如下有两种方式设置缓存，测试时注意常用资源是否请求资源时否设置缓存： Cache-Control "no-cache"指示请求或响应消息不能缓存（HTTP/1.0用Pragma...每一个http请求都有一个相对于的返回状态标志当次请求是否如期完成，如： 1xx：请求收到，这些状态代码表示临时的响应。 2xx：操作成功，这类状态代码表明服务器成功地接受了客户端请求。...还可以考虑是否采用图片地图来减少http请求。
另一方面，http请求的数量也是有限制的，浏览器对同一个域名有连接数限制，不同浏览器内核、不同版本的请求数不尽相同，大部分的并发请求数是6个。 ?...（2）图片地图：是一种小图合并大图的方式，和雪碧图相似，区别仅在实现原理上有不同，雪碧图是通过CSS的方式来呈现图片的某个局部，而图片地图是从html代码的方式来控制显示区域。...为一种减少http请求的方式，如下有两种方式设置缓存，测试时注意常用资源是否请求资源时否设置缓存： Cache-Control "no-cache"指示请求或响应消息不能缓存（HTTP/1.0用Pragma...每一个http请求都有一个相对于的返回状态标志当次请求是否如期完成，如： （1）xx：请求收到，这些状态代码表示临时的响应。 （2）xx：操作成功，这类状态代码表明服务器成功地接受了客户端请求。...还可以考虑是否采用图片地图来减少http请求。
所以我们可以结合任何通用接口形态的产品做以融合打包，不仅在产品融合，更是在项目合作，拥有广泛的空间。Q4：DATAReader 节点 Web 获取方式对数据格式的要求？...Q7：地球组件是否支持经纬度接入？A7：软件里含有经纬度与三维场景坐标转换的组件，可支持市面上常见互联网地图经纬度和坐标系，如百度地图、腾讯地图、谷歌地图、84坐标系等等。...A12：目前数据节点无法单独实现实时刷新功能，需要连接 mover 节点才可以。Q13：要接入自己的展示数据，比如摄像头、传感器，是不是得人工在地图上编辑好？...A16：坐标数据可以接入后连接到坐标轴 Axis，标注内容可以接入后连接到文本 Text 2D；Q17：如何实现当漫游到某个位置时，动态获取该位置已经分析好的数据，在场景中进行显示？...A17：可以利用判断条件 Boolean Expression 和触发机制 Event 实现，当位置满足条件时触发显示数据。Q18：正确连接并导入数据文件后，依然显示’未能找到文件’？
:play-services-wearable:7.5.0'} 手机侧: 手机需要先安装Android Wear中国版应用，这里要注意点，这个应用必须为Android Wear中国版，华为手表上第一次连接成功后...(); 接口：GoogleApiClient.ConnectionCallbacks用来确认连接是否成功，分别有以下两个回调接口： Public void onConnected(Bundle bundle...)-服务连接成功 public void onConnectionSuspended(int i)-服务连接中断 接口：GoogleApiClient.OnConnectionFailedListener...(GoogleApiClient); 或者通过实现NodeApi.NodeListener的两个接口： public void onPeerConnected(Node peer) –设备连接成功 public...所以在生成request时为了保证与之前数据不一样。
于是构建了Essential Graph，在保证连接关系的前提下尽可能减少节点之间的边。...Essential Graph中的节点依旧是全部的关键帧对应的位姿，连接的边包含三种边：Spanning Tree的边、共视图中共视关系强（共视点数量超过100）的边、以及回环时形成的边。...1) 选择候选帧 当每次获得一个关键帧时，都会判断是否与之前的关键帧发生了回环。...如果某个关键帧与当前帧的匹配分数达到了阈值，还需要判断共视的3个关键帧是否也满足回环的条件。只有都满足时才会判定发生了回环。...主要改进是，当当前关键帧与数据库的关键帧匹配上后，检测与当前关键帧具有共视关系的关键帧是否也能够匹配，如果可以则判定为重定位成功；否则才继续使用接下来的关键帧进行判定。 2.
正是依赖于这一点，ORB-SLAM3能够有效应对长时弱纹理的环境：若系统丢失，它重新开始建图并在当经过之前走过的地点时与原来的地图无缝融合。...系统会构建基于DBoW2的关键帧数据库，可以用来做重定位/闭环以及地图融合。...注意：仅在首次看到该其区域的路标点时进行三角化，其它时刻只使用单目信息。 VI SLAM 之前的ORB-SLAM-VI受限于针孔相机/初始化时间太长以及无法应对某些挑战场景。...若超过5秒仍未重定位成功，则进入下一个状态； 长期丢失：新的VI地图会被重新初始化，并成为active map。...在VI情况下，仅在关键帧的数量低于阈值时才执行全局BA，以避免巨大的计算量。
据悉，该游戏活动名为“华为河图之星光巨塔”，参与者通过地图定位AR内容，并收集能量、搜索宝箱、寻找NPC、占领和点亮能量塔、团战，以取得最终的胜利。...据青亭网了解，华为河图是一项融合3D高精地图能力、空间计算能力、强环境理解能力和超逼真的虚实融合渲染能力的技术平台，可提供地球级虚实融合世界的构建与服务能力。...目前，看起来这款游戏仅在开发者大会期间面向开发者们开放，未来是否会面向公众推出还未知。此前，谷歌在MWC19会场上就曾展示早期的AR地图、导航等应用场景，而现在谷歌地图已经支持AR导航。
本文的第二个创新点是根据改进recall的新的重定位模块来构建的混合地图，因为这个模块他可以让ORB-SLAM3在特征不是很好的场景中长期运行：当里程计失败的时候，系统会重新构建地图并将这个地图和原来构建的地图对齐...当尝试在我们的Atlas系统中使用它时，我们发现这种延迟和较低的召回率经常是在相同或不同地图的重复区域中造成的。...几何检验包括检验图像窗口中是否有和地图点描述子匹配的上的ORB特征点(汉明距离)。如果有几个匹配候选帧，首先去除不正确的匹配，还需要检验和排第二的候选帧比较距离比。...3D对齐变换：利用RANSAC->Tam来来更好的对齐局部窗口中的Km和Ka的地图点。在单目或者单目惯导的系统中，如果地图还没初始化成功，我们计算Sim3变换，如果初始化成功我们计算SE3变换。...D.闭环检测 闭环检测和地图融合类似，但是是在场景重识别的两个关键帧都在active地图下。根据匹配的关键帧组成连接窗口，重复的点被检测融合然后叜共视图和本质图中构建新的边。
随着更多的观测，未成功关联的两个平面将朝着正确的方向进行优化，使得后续关联变得更加容易。因此，在局部地图构建线程中，对地图中的平面进行成对比较。如果两个平面满足上述关联条件，它们将被视为潜在的未关联。...在成功的数据关联之后，地图点和参数将会更新，随后，利用对象的地图点与平面或与对象关联的平面之间的距离以及孤立森林算法，从这些地图点中去除异常值，如图2所示。...在这种情况下，通过立体匹配获得地图点的深度信息，这些计算仅在关键帧上进行，以确保实时性能。构建的物体地图如图7(a)所示。一旦构建了物体地图，用户可以选择目标物体进行跟踪。...当用户移动物体时，系统使用KCF单物体跟踪和光流跟踪算法计算物体的实时姿态。图7(b)-(d)展示了书、键盘和瓶子的动态跟踪结果。...我们成功地构建了包含静态背景和物体的稠密点云地图、八叉树地图、平面地图和物体地图，能够在动态干扰存在的情况下实现，这丰富了移动机器人的环境感知能力，并扩展了在动态环境中构建地图的应用场景。
轻量级地图结构：在线地图生成过程中，初始化和更新线和平面地标，其中数据关联基于基于质心的最近邻搜索方法构建了共视结构。...在线地图制作和集中式地图服务器分别显示为绿色和橙色的块。子地图包括轻量级地标，包括线和平面，以及关键帧和地标之间的共视连接。...B.全局地图合并 构建语义图：为了合并不同位置的子地图，必须全局解决地点识别和相对位姿估计这两个关键挑战，而无需初始猜测。传统方法通常使用完整的激光扫描数据构建手工制作或基于学习的全局描述符。...这两个数据集提供了大量的语义辅助扫描和地面真实姿势，可以用来构建和评估我们的地图制作框架。 图5. CARLA模拟器上地图合并和鸟瞰视图的共视连接案例。...总结 在本文中，我们提出并验证了一个适用于城市环境的多会话、定位导向和轻量级的激光雷达地图框架。该框架包括全局地图合并和本地细化，仅在流程中使用语义线和平面。
在机器人领域，有一个专门的研究：实时定位与地图构建，也就是SLAM。SLAM（SimultaneousLocalization and Mapping），同步定位与地图构建。...机器人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的环境特征定位自身位置和姿态，再根据自身位置构建周围环境的增量式地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。...Gmapping的作用是根据激光雷达和里程计（Odometry）的信息，对环境地图进行构建，并且对自身状态进行估计。输入：包括激光雷达和里程计的数据；输出：应当有自身位置和地图。...2.语音控制场景 传统方式：机器人通过自带麦克风设备采集外部语音→机器人语音识别成功后执行命令→适合近距离，远距离“听不清”。...当前我们不仅在中国大学MOOC开设视频课程，提供ROS学习平台，并且还延伸出了硬件XBot、服务机器人比赛、老师培训等内容。这是我们人工智能将来想做的事情，不仅仅是软件开发或者硬件设备的智能。
为了解决这一问题，我们将二维图像语义分割与从一个相对便宜的16线激光雷达传感器采集的预构建点云地图相结合，在鸟瞰图中构建局部概率语义地图，对驾驶环境中的道路、人行道和车道等静态路标进行编码。...该方案的重点是利用16线激光雷达构建的稠密点云地图和来自深度神经网络的最新语义标记图像（仅在公开可用的数据集上进行训练），在城市驾驶环境中自动生成密集的概率语义图，为道路、车道、人行道提供可靠的标签。...基于多视角几何的深度估计需要显著的特征，这在道路上或当照明条件变化很大时容易出错。即使使用我们实时获得的激光雷达扫描，16线激光雷达的稀疏分辨率也使得推断潜在几何结构变得困难。...构建概率语义地图 虽然带有语义标签的点云提供了场景的三维重建，但是这些标签也会受到噪声和语义标签小波动的影响。为了解决这一问题，使用语义点云构建并更新局部概率地图。 ?...一系列局部图融合展示了概率地图图的自动校正能力 ? 使用实时激光雷达扫描进行语义地图构建时。下图显示，当汽车开得更快时，地图变得更加稀疏。 ?
不仅在事实上成为了业内第一家推出全英文版智能客服系统的企业，也预示着未来Udesk将以跨国公司在华业务为起点，参与到国际竞争中去的决心及信心。...二、机器人客服优先应答访客咨询，知识库异地共享 上线机器人客服后，24小时独立应答或者辅助应答，顾客问题第一时间得到响应，不排队无延后。..."蜂鸟"发布JavaScriptSDK,可精准查看室内3D地图 在国内市场，一直坚持3D室内地图方向的蜂鸟视图本周正式发布室内地图引擎JavaScriptSDK版本，帮助开发者在基于PC端和移动端的浏览器中构建功能丰富...在基础的地图信息查看功能之上，JavaScriptSDK的另一大优势则是，通过与微信摇一摇周边功能相结合，能够为商家提供便捷连接用户和精准的用户营销能力，为用户提供了基于其高精度位置、时间的个性化服务，...从而连接线下用户与线上空间，加速促成了O2O闭环的实现。
（3）迷宫地图由0和1构成的n维方阵表示，0表示可走，1表示障碍物（输出迷宫地图时，障碍物用黑色方块表示，通道块用白色方块表示）。...---- 2.3 迷宫可解性的判断和帮助求解的算法 ---- 在生成地图和用户需要帮助时，我们都需要使用某种方法来得到一个路径，使得该路径能够连接迷宫入口和出口。...在用户输入指令后，我们需要判断该指令是否是合法的。 对于一组数据，当其移动的坐标在迷宫地图的边界范围内时，且其目标位置不是墙时可以进行移动。...最终返回时，我们判断GmaeMapFlag的值即可得知是否可以得到迷宫的解。...生成迷宫时，利用循环遍历迷宫地图GameMap，为了保证大部分条件下生成的迷宫有解，对于每一个格子，用time作为随机数种子生成范围为0~1000的随机数，当生成的随机数可以被3整除时，该格子生成为墙壁
打开地图APP，搜索距离自己最近的发热门诊、查询公共出行方案的拥挤程度、掌握疫情的最新进展……防疫期间，地图类手机应用不只承担着为用户出行提供导航的服务，更立足于掌握用户出行路线的优势，在疫情防控中发挥着重要作用...而手机地图应用发挥自身强大的技术优势和数据优势，通过实时、全面、权威的数据信息，不仅在特殊时期为用户准确、高效、安全地出行提供了方便，构建出疫情防控的“保护圈”，同时也给政府部门精准防疫提供有价值的参考信息...养兵千日，用兵一时。在抗击疫情中，以物联网、人工智能、大数据为主的新兴科技大显身手，展示出了极强的战斗力。...但在北京上线了地铁客流满载情况查询功能，其客流数据并非对外公开信息，而是由北京市交通委员会提供给地图应用开发公司的。...而大量密切接触者的成功排查，也都是基于政府与航空、客运、铁路等企业的数据共享来实现的。许多地方推出了个人健康防疫二维码，信息数据共享，出入车站、写字楼，均可扫码查验信息，提高了效率。
这使我们能够将它们用作大空间导航的构建块。然后，我们构建路线图，其中节点是位置的图形，只有当本地规划人员能够可靠地模拟真实机器人及其噪声传感器和控制时，边缘才能连接节点。...为了构建PRM-RL，我们只有在基于RL的本地规划器（它能很好地表示机器人噪声）能够可靠且一致地在它们之间导航时才连接采样节点。这是通过蒙特卡洛完成的模拟。...我们使用我们的AutoRL代理评估了该方法，使用比训练环境大200倍的办公室楼层地图构建路线图，在20次试验中接受至少90％成功的边缘。...PRM-RL的成功率是基线的2到3倍，因为节点已根据机器人的能力进行了适当的连接。 ? 在几座建筑物中导航超过100米的成功率。...这是通过使用AutoRL自动学习基本的短程导航行为并将这些学习的策略与SLAM地图结合使用来构建路线图来完成的。这些路线图由通过边缘连接的节点组成，机器人可以一致地遍历这些节点。
在分别使用两个相机构建两个相似地图并找到所有匹配的地图点后，外参参数正好是地图之间的变换关系。标定过程仅耗费几十秒时间。所提出的方法的应用要求在表I中可以找到。...我们在两阶段优化问题中引入了基于双向投影的代价函数来计算外参参数，然后提供了一种用于确定标定是否成功的SLAM漂移评估方法。...对于第二阶段的优化，使用所有正确匹配的地图点对来优化外参参数，这是“地图对地图”的对齐。卡方检验用于获得内点的数量。最后根据内点数量和T_A1_B1与T_Am_Bn之间的差异判断标定是否成功。...因此，在完成标定时我们可以通过将TB1A1与TAm_Bn进行比较来判断标定是否成功。 图3....“地图对齐”信息的优化方法比“帧对齐”信息的方法更好。影响校准精度的主要因素是SLAM系统中的漂移，因此我们从以下两个方面判断校准是否成功。
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