日前美国专利商标局公布了一批全新的苹果专利申请，其中一项发明利用了机器学习计算系统来映射和追踪位置信息。具体来说，苹果主要描述了一种用于监控视觉惯性测距（Visual Inertial Odometry；VIO）系统运作状况的机器学习系统，如即时定位与地图构建（SLAM）系统。

计算机视觉方法通常是根据对真实环境图像的分析来理解现实世界情景，然后形成相应的决策。特别地，SLAM技术涉及自动确定设备相对于真实环境的位置和/或方向，并创建真实环境的缩放几何模型，无需预先理解环境。

真实环境的缩放几何模型的创建可以称为环境的重建。苹果指出：“SLAM技术涉及一系列的应用，如用于机器人系统或移动系统的导航，3D重建，以及在未知的现实环境中支持增强现实应用等等”。

SLAM技术可以利用一个或多个摄像头，以及一个或多个惯性测量单元（IMU）来追踪和更新未知真实环境的映射。摄像头能够捕获真实环境的图像，IMU则可以捕获与SLAM系统有关的测量，例如加速度，角速度和/或磁场。

SLAM技术依赖于从图像和IMU数据获取信息，并以相对较高的位置精度实时地实现定位与映射。如果给定一组时间构造图像和IMU数据，SLAM系统通常能够在不同的时间点确定其位置和方向。遗憾的是，位置和方向估计的精性可能会根据各种因素而产生变化，比如说图像内容和运动类型。所以对基于计算机视觉的技术而言，能够确定系统的精度估计操作是否正常，或者已经不再准确将十分有价值。

相关专利：Apple Patent | Visual Inertial Odometry Health Fitting

名为“Visual Inertial Odometry Health Fitting”的苹果专利正是用于监控系统的工作状况。

下图说明了用于监控VIO系统运作情况的计算机系统。

为了进一步理解这项发明，请查看下面这个关于实时视觉惯性测距系统的视频。在专利文件中，苹果提到所述系统可以应用于机器人系统或移动系统，以及支持AR应用程序。

名为“Visual Inertial Odometry Health Fitting”的专利最初是于2018年3月提交，并于日前由美国专利商标局公布。需要注意的是，这只是一份专利，尚不确定苹果将于何时商业化相关的技术发明。

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