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En el campo de los robots de navegación automática, el posicionamiento autónomo de los robots es uno de los desafíos más difíciles. La tecnología de localización y mapeo simultáneos (SLAM) puede construir incrementalmente un mapa del camino de movimiento de los robots en un entorno desconocido mientras estima la posición del robot en el mapa, proporcionando una solución efectiva para que los robots naveguen completamente de forma autónoma. La cámara puede obtener imágenes digitales bidimensionales correspondientes del mundo tridimensional real. Estas imágenes contienen información de color y textura muy rica, así como características altamente reconocibles, que proporcionan información indispensable para que los robots comprendan y reconozcan el entorno basándose en la capacidad de explorar de forma autónoma el entorno desconocido. Por lo tanto, cada vez más investigadores utilizan cámaras para resolver problemas de SLAM, también conocido como SLAM visual. El SLAM visual necesita procesar una gran cantidad de datos de imagen recopilados por la cámara, lo que tiene altos requisitos de rendimiento para el hardware informático, y por
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