slam导航和激光导航区别？

一、slam导航和激光导航区别？

SLAM技术被广泛运用于机器人、无人机、无人驾驶、AR、VR等领域，依靠传感器可实现机器的自主定位、建图、路径规划等功能。由于传感器不同，SLAM的实现方式也有所不同，按传感器来分，SLAM主要包括激光SLAM和视觉SLAM两大类。其中，激光SLAM比视觉SLAM起步早，在理论、技术和产品落地上都相对成熟。基于视觉的SLAM方案目前主要有两种实现路径，一种是基于RGBD的深度摄像机，比如Kinect；还有一种就是基于单目、双目或者鱼眼摄像头的。视觉SLAM目前尚处于进一步研发和应用场景拓展、产品逐渐落地阶段。

激光SLAM，是目前最稳定、最主流的定位导航方法。

视觉SLAM是基于视觉的定位与建图。随着计算机视觉的迅速发展，视觉SLAM因为信息量大，适用范围广等优点受到广泛关注。

（1）基于深度摄像机的视觉SLAM，跟激光SLAM类似，通过收集到的点云数据，能直接计算障碍物距离；

（2）基于单目、鱼眼相机的视觉SLAM方案，利用多帧图像来估计自身的位姿变化，再通过累计位姿变化来计算距离物体的距离，并进行定位与地图构建。

下面就简单从几个方面对比了一下激光SLAM和视觉SLAM。

1.成本

激光雷达成本相对来说比较高，但国内也有低成本激光雷达（RPLIDAR）解决方案。视觉SLAM主要是通过摄像头来采集数据信息，跟激光雷达一对比，摄像头的成本显然要低很多。但激光雷达能更高精度的测出障碍点的角度和距离，方便定位导航。

2.应用场景

从应用场景来说，视觉SLAM的应用场景要丰富很多。视觉SLAM在室内外环境下均能开展工作，但是对光的依赖程度高，在暗处或者一些无纹理区域是无法进行工作的。而激光SLAM目前主要被应用在室内，用来进行地图构建和导航工作。

3.地图精度

激光SLAM在构建地图的时候，精度较高，思岚科技的RPLIDAR系列构建的地图精度可达到2cm左右；视觉SLAM，比如常见的，大家也用的非常多的深度摄像机Kinect，（测距范围在3-12m之间），地图构建精度约3cm；所以激光SLAM构建的地图精度一般来说比视觉SLAM高，且能直接用于定位导航。

4.易用性

激光SLAM和基于深度相机的视觉SLAM均是通过直接获取环境中的点云数据，根据生成的点云数据，测算哪里有障碍物以及障碍物的距离。但是基于单目、双目、鱼眼摄像机的视觉SLAM方案，则不能直接获得环境中的点云，而是形成灰色或彩色图像，需要通过不断移动自身的位置，通过提取、匹配特征点，利用三角测距的方法测算出障碍物的距离。

5.安装方式

雷达最先开始应用于军事行业，后来逐渐民用。被大家广泛知晓最先应该是从谷歌的无人车上所知道的。当时Velodyne雷达体积、重量都较大，应用到一些实际场景中显然不适合。比如无人机、AR、VR这种，本身体积就很小，再搭载大体积的激光雷达的话，根本无法使用，也影响美感和性能。所以视觉SLAM的出现，利用摄像头测距，弥补了激光雷达的这一缺点，安装方式可以随着场景的不同实现多元化。

二、slam激光导航原理？

原理相对简单⼀些。在叉车AGV⾏驶路线周围⼀定距离间隔位置布置反射板，叉车AGV上的激光扫描仪发射激光束，同时采集由反射板反射回来的激光束。

根据反射回来的多个激光束数据可以确定叉车AGV在环境中当前的位置和航向，并配合运动控制器，控制算法来实现叉车AGV的⾃动⾏驶。

三、slam导航激光的作用？

SLAM具有广泛的应用范围，其工业用途主要集中在AGV叉车领域。随着制造业和电子商务仓储领域对灵活处理的需求不断增加，SLAM导航迎来了广阔的市场。通过在AGV叉车上使用SLAM，可以消除预先铺设任何轨道的需要，便于工厂生产线的升级和导航路线的改变，以避免实时障碍，具有强大的环境适应性强，更好地实现多台AGV叉车的协调控制。目前，中国的一些AGV公司已开始将SLAM技术应用于AGV。如凌鸟新推出的金丝雀L100，采用SLAM导航技术，精致小巧的身型刚上市就获得了如潮水一般的好评！

曾经有人说无人驾驶汽车和机器人离开了SLAM，就像手机离开了WIFI和数据网络一样。 SLAM技术体现了AGV叉车的先进性，可用性，可靠性和智能性。相信未来的SLAM技术将应用于更多的机器人。

四、slam激光导航优缺点？

优点：

（1）基于深度摄像机的视觉SLAM，跟激光SLAM类似，通过收集到的点云数据，能直接计算障碍物距离。

（2）基于单目、鱼眼相机的视觉SLAM方案，利用多帧图像来估计自身的位姿变化，再通过累计位姿变化来计算距离物体的距离，并进行定位与地图构建。

缺点：

在探测范围、运算强度、实时数据生成、地图累计误差等方面，激光SLAM和视觉SLAM也会存在一定的差距。

五、slam激光导航难学吗？

难学，在了解SLAM之前，需要先对机器人有一个整体的认识。机器人是一个复杂的装置，涉及到执行机构、感知、决策等主要环节。

机器人上的配备的常用执行机构有轮式运动底盘、机械手臂、音响和显示屏；机器人上的感知设备通常有激光雷达、声呐、摄像头、IMU、轮式里程计编码盘、麦克风、触摸感应；机器人的决策是机器人智能的体现，机器人通常借助感知装置持续跟外部环境进行交互，从而来获取机器人的状态和环境的状态，所以学习起slam激光导航难学。

六、激光slam是干什么的？

激光SLAM，是目前最稳定、最主流的定位导航方法。

七、soundpad和slam哪个好用？

SoundPad和Slam都是优秀的音频编辑器，各有自己的优点和适用场景。

SoundPad是一款功能强大、易于使用的音频编辑器，具有丰富的音频处理功能，包括剪切、复制、粘贴、撤销、重复、变速、声码器、音效器、合并、混音、CD光盘刻录等功能。SoundPad支持多种音频格式，如WAV、MP3、OGG、WMA等，并可以将编辑后的音频直接烧录成CD或MP3。此外，SoundPad还具有一个方便的音频取样功能，可以快速截取音频文件中的任意片段。

Slam是一款快速、简单、轻量级的音频编辑器，主要适用于在线游戏和播客等领域。Slam可以快速剪辑音频，并使用简单的界面将多个剪辑组合成完美的播客或游戏音效。它还支持音频特效和混响效果，可以帮助你制作更具专业感的音频内容。

综上所述，SoundPad和Slam都有自己的优点和适用场景，选择哪个取决于你需要进行什么样的音频编辑工作。如果你需要进行较为复杂的音频编辑和烧录，或者需要丰富的音频处理功能，那么SoundPad可能更适合你。如果你需要进行快速简单的剪辑，并需要制作专业的播客或游戏音效，那么Slam可能更适合你。

八、机器视觉和slam区别？

1 机器视觉和SLAM有不同的应用领域和目标。2 机器视觉主要关注计算机系统如何理解和图像或视频数据，以实现识别、检测、跟踪等功能。它可以用于图像分类、目标检测、人脸识别等领域。3 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种同时进行定位和地图构建的技术。它主要用于移动机器人、自动驾驶等领域，通过感知环境并同时估计自身位置，实现实时地图构建和自主导航。4 机器视觉和SLAM在应用领域和目标上有所不同，机器视觉更注重对图像或视频数据的理解和，而SLAM更注重同时定位和地图构建的实时性和准确性。5 机器视觉和SLAM在技术手段上也有一些重叠，比如都需要使用图像处理、特征提取、机器学习等技术。但SLAM还需要结合传感器数据进行定位和地图构建，相对更复杂一些。6 总的来说，机器视觉和SLAM是两个不同的概念，各自在不同的领域和应用中发挥作用，但也有一些技术上的联系和交叉点。

九、元气骑士激光剑怎么融合？

合成方法

要获得光剑土豪金蓝图，在锻造台研究后

光剑红+光剑蓝+光剑绿=光剑土豪金

武器介绍

伤害：8

暴击：8%

单次攻击持续时间：0.250s

挥砍扇面张角：360°

零配dps参考值：56.64

满配dps参考值：130.56

十、gps可以用激光吗？

gps可以用激光。

GPS激光测距定位系统集成了GPS、激光测距仪、三维数字罗盘等模块,以GPS差分定位技术、三维数字罗盘测角功能与激光测距功能为依托,实现快速、主动、实时、大范围、无棱镜辅助的三维空间定位系统。它的优势是在目标点不可接触或难以接触的情况下,仍可对目标点进行定位。

本文阐述了GPS激光测距定位系统的总体设计思路。GPS激光测距定位系统采集GPS数据、激光测距数据、三维数字罗盘数据,由GPS数据解算出流动点的三维坐标,结合激光数据和罗盘数据,以空间交会技术为手段,确定出目标点的三维坐标。

本文的研究工作主要有以下几个方面:

(1)介绍了GPS激光测距定位系统的硬件集成方案,详细论述了各模块组件的构成、特点及功能,介绍了GPS数据、激光测距数据和三维数字罗盘数据的输出格式及提取方法,论述了这三个模块与掌上电脑间的通讯技术。

(2)重点介绍并实现了伪距单点定位和相位平滑伪距单点定位,详细阐述了单点定位的主要误差源,分析了伪距单点定位和相位平滑伪距单点定位各自的定位精度。研究了几种常用的周跳探测修复方法,对这几种方法进行比较,提出了一种适合该系统的周跳探测修复方法,既可以探测出大周跳,也可探测小周跳,并通过实例验证了方法的有效性。

(3)研究了在获取不同测量信息的情况下,利用有效信息对数据质量进行控制及解算出目标点三维坐标的方法。总结了对实时获取数据进行质量控制的方法,给出了实时数据质量控制流程。编程实现了这些方法,分析实例证明了算法的可行性。