Navegación y entrenamiento de máquina autónoma usando sistema de visión

Las técnicas de navegación de máquinas autónomas pueden generar una nube de puntos tridimensional que represente al menos una región de trabajo en función de datos de características y datos coincidentes. Se pueden generar datos de postura asociados con puntos de la nube de puntos tridimensional que representen posturas de una máquina autónoma. Se puede determinar un límite utilizando los datos de postura para la navegación posterior de la máquina autónoma en la región de trabajo. Se pueden utilizar datos de sensores no basados en visión para determinar una postura. La postura se puede actualizar en función de los datos de postura basados en visión. La máquina autónoma se puede navegar dentro del límite de la región de trabajo en función de la postura actualizada. La nube de puntos tridimensional se puede generar en función de los datos capturados durante una fase de recorrido. Se pueden generar límites en función de los datos capturados durante una fase de mapeo. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal) Autonomous machine navigation techniques may generate a three-dimensional point cloud that represents at least a work region based on feature data and matching data. Pose data associated with points of the three-dimensional point cloud may be generated that represents poses of an autonomous machine. A boundary may be determined using the pose data for subsequent navigation of the autonomous machine in the work region. Non-vision-based sensor data may be used to determine a pose. The pose may be updated based on the vision-based pose data. The autonomous machine may be navigated within the boundary of the work region based on the updated pose. The three-dimensional point cloud may be generated based on data captured during a touring phase. Boundaries may be generated based on data captured during a mapping phase.