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视觉定位与导航技术是智能体具备的基础能力之一，随着无人驾驶的发展，基于低成本摄像头及人工智能算法的视觉定位与导航技术成为了无人驾驶的主流技术路线之一。在传统工作方式中，视觉定位与导航技术通常采用SLAM（Simultaneous Localization And Mapping，同步定位与建图）的方式构建一个几何地图，然后在地图中进行路径规划和导航。在每一个时刻，无人车可以通过使用当前图像和地图比对的方式，或者采用视觉里程计的方式，估计当前相机的位姿进行无人车定位。
但在开放、复杂的无人驾驶场景中，视觉定位与导航技术在传统工作方式下还存在一些明显的挑战：
视觉定位的挑战
1.摄像头视角有限
有限的摄像头视角，限制了无人车在停车场等拥堵场景中做到实时鲁棒的位姿估计。一方面，当相机发生旋转，偏移建图路线的时候，有限的可视角度会导致特征点丢失。另一方面，当场景中动态物体较多的时候，可能导致相机的视野中被动态的车辆和行人占满，导致位姿估计错误。
基于此，我们采用了鱼眼相机、多相机等作为传感器，显著扩大了视觉定位中的摄像头视角。鱼眼相机：应用鱼眼相机可以为视觉定位创造一个超大范围的场景视角，但同时鱼眼相机也存在较大的畸变这一挑战，大畸变使得普通的相机模型无法适配，并且普通的描述子也不能适用。另外目前常见的开源SLAM系统，如ORB-SLAM等并不能很好地支持鱼眼SLAM模型。针对这个问题，研究人员提出了一种基于立方体展开相机模型的SLAM系统
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