slam无法导入音乐

slam是simultaneous localization and mapping的简称，即时定位与地图构建，常用在无人驾驶、无人机导航等领域。SLAM技术能够构建视觉效果更为真实的地图，从而针对当前视角渲染虚拟物体的叠加效果，使之更真实没有违和感。VR/AR代表性产品中微软Hololens、谷歌ProjectTango以及MagicLeap都应用了SLAM作为视觉增强手段。随着人工智能的发展和移动机器人在各行各业的广泛应用，SLAM技术的市场需求愈加旺盛。有理解力的SLAM： 语义SLAM，精准感知并适应环境。将语义分析与SLAM有效融合，增强机器对环境中相互作用的理解能力，为机器人赋予了复杂环境感知力和动态场景适应力。有广度的SLAM：100万平米强大建图能力借助高效的环境识别、智能分析技术，机器人将拥有室内外全场景范围高达100万平米的地图构建能力。有精度的SLAM：高精度定位领先算法SLAM2.0可在任何地点进行开机识别、全局定位，精准度高达±2cm。有时效的SLAM：动态地图实时更新根据传感器回传数据，与原有地图进行分析比对，完成动态实时更新，实现life-long SLAM。

slam算法是实现机器人定位、建图、路径规划的一种算法。SLAM是同步定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping)的缩写，最早由Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard自1988年提出。其实SLAM更像是一个概念而不是一个算法，它本身包含许多步骤，其中的每一个步骤均可以使用不同的算法实现。主要用于解决移动机器人在未知环境中运行时即时定位与地图构建的问题。SLAM技术的核心步骤：大体上而言，SLAM包含了感知、定位、建图这三个过程。感知：机器人能够通过传感器获取周围的环境信息。定位：通过传感器获取的当前和历史信息，推测出自身的位置和姿态。建图：根据自身的位姿以及传感器获取的信息，描绘出自身所处环境的样貌。

slam算法是解决一个机器人在未知的环境中运动，如何通过对环境的观测确定自身的运动轨迹，同时构建出环境的地图的问题方法。SLAM技术正是为了实现这个目标涉及到的诸多技术的总和。SLAM技术涵盖的范围非常广，按照不同的传感器、应用场景、核心算法，SLAM有很多种分类方法。slam算法应用在 VR/AR 方面，根据 SLAM 得到地图和当前视角对叠加虚拟物体做相应渲染，这样做可以使得叠加的虚拟物体看起来比较真实，没有违和感。在无人机领域，可以使用 SLAM 构建局部地图，辅助无人机进行自主避障、规划路径。在无人驾驶方面，可以使用 SLAM 技术提供视觉里程计功能，然后跟其他的定位方式融合。机器人定位导航方面，SLAM 可以用于生成环境的地图。基于这个地图，机器人执行路径规划、自主探索、导航等任务。

同步定位与地图构建（SLAM or Simultaneous localization and mapping）是一种概念：希望机器人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的地图特征（比如，墙角，柱子等）定位自身位置和姿态，再根据自身位置增量式的构建地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。机器人SLAM技术能够构建视觉效果更为真实的地图，从而针对当前视角渲染虚拟物体的叠加效果，使之更真实没有违和感。VR/AR代表性产品中微软Hololens、谷歌ProjectTango以及MagicLeap都应用了SLAM作为视觉增强手段。随着人工智能的发展和移动机器人在各行各业的广泛应用，SLAM技术的市场需求愈加旺盛。虚拟构建技术

一、啥是SLAM？ 1. slam slam就是 同步定位与建图（Simultaneous Localization and Mapping）。指机器人通过根据自身位置和地图实现自主定位和导航。 2. 技术和场景 SLAM系统包括两个主要组件： 1）前端将传感器数据抽象为可用于估计的模型 2）后端则对前端生成的抽象数据进行推理 两类技术路线： 激光slam（基于激光雷达）：可靠性高，技术成熟；但 有雷达探测范围的限制和安装的结构要求 视觉slam（基于摄像头）； 复合slam（激光+视觉） 主要应用于机器人，无人机，无人驾驶，AR/VR领域。 3.前景和风险 slam相关技术正越来越多地部署在从自动驾驶 汽车 到移动设备的各种现实环境中。由于移动设备和代理的定位信息的价值，云端位置服务会有很大的商业应用价值。 slam仍然是大多数机器人应用场景不可或缺的支柱，尽管在过去的几十年中取得了惊人的进步，但现有的SLAM系统在性能，理解力，推理力上远不能达到大规模商业推广的要求。 二、啥是DPU？ 1. DPU 数据处理单元，类比CPU--中央处理单元；GPU--图形处理单元，是数据中心场景中的第三颗重要算力芯片，为数据密集的计算场景提供计算引擎。通俗点说就是，把网络数据的处理从CPU端解放出来，放到DPU端来做，这样做可以节省8核CPU的至少一半算力。 GPU的出现是为了处理越来越复杂的图形化计算，而DPU则是为了处理越来越庞大的数据量而诞生。 2. 技术和场景 三大特点： 卸载：数据中心的 网络服务，存储服务和安全服务的卸载 加速：硬件加速 隔离：隐私计算，数据隔离 应用场景：数据中心和云计算、网络安全、高性能计算及AI、通信及边缘计算、流媒体等。目前以数据中心和云计算为主。 与智能网卡（smart nic）的区别：功能类似，但技术架构不同。DPU架构是在DPU上插入一台服务器，而智能网卡架构是在服务器上插入一个网卡。 3.前景和风险 DPU是在目前算力困境的大背景下产生的，预示着一个新的算力时代的到来。行业需要更多的技术创新，更好的服务 “东数西算”国家大战略和数字经济发展。 三种市场策略： 传统处理器大厂通用领域耕耘，目标是全行业通吃，很注重产品的“通用性”，稳健布局 （英伟达） 小厂在行业细分场景耕耘，比如数据库加速、统一通信加速。定制化多，市场规模也有限。（中科驭数，云豹智能，星云智联） 云大厂垂直整合：云服务商使用DPU是必然趋势，但通用型DPU无法满足，DPU需要云OS加持（AWS，阿里，博通） 也有一些投资人认为，DPU赛道比较鸡肋：CPU/GPU同量级的高投入，但市场规模却不大。并且因为DPU跟用户的业务休戚相关（场景的软硬件解耦难度大），很多用户倾向自研，这进一步导致公开市场规模更加有限。 三、啥是氢能源？ 1. 氢能源 氢能是一种不依赖化石燃料的储量丰富的新的清洁能源 特点： 1）重量轻且形态多：数百个大气压下，液氢可变为金属氢。 2）发热值高且燃烧性好：是汽油发热值的3倍。 3）储量丰富且运输方便 4）可回收且环保 5）耗损少且利用率高 2. 技术和场景 美国的航天飞机，和我国的运载火箭都已成功使用液氢做燃料 氢能源主要可应用于氢燃料电池和氢能 汽车 。与目前市面上的主流新能源车型相比，氢燃料电池才真正算得上是环保能源。 氢燃料电池技术，一直被认为是利用氢能解决未来人类能源危机的终极方案。上海一直是中国氢燃料电池研发和应用的重要基地，包括上汽、上海神力、同济大学等也一直在从事研发氢燃料电池和氢能车辆。用氢能作为 汽车 的燃料无疑是最佳选择。 电动 汽车 的核心：电机+电控+动力电池组。难题： 续航里程+充电难+电池报废的环保问题 氢能源 汽车 的核心：电机+电控+动力电池组+燃料电池堆+高压储氢罐。 难题：大量而低价生产氢（常规方法太不环保，电解水太耗电）+加氢难 3.前景和风险 利用太阳能来分解水生产氢是一个氢能源的主要研究方向，关键在于找到一种合适的催化剂。如今世界上有50多个实验室在进行研究，但至今尚未有重大突破，但它蕴育着广阔的前景。 日本丰田和韩国现代就是氢燃料电池的先驱者。目前的电动车应该只是临时过渡产品，当氢能源车的诸多技术瓶颈得到解决，氢能源车普及的时代也会到来。因此日本并没有全力发展电动车，而是把更多精力放在了构建氢能源为主的 社会 上。

slam算法是实现机器人定位、建图、路径规划的一种算法。Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)原本是Robotics领域用来做机器人定位的，最早的SLAM算法其实是没有用视觉camera，Robotics领域一般用Laser Range Finder来做SLAM。其中一个原因是SLAM对实时性要求比较高，而要做到比较精确、稳定、可靠、适合多种场景的方案一般计算量相对较大，目前移动式设备的计算能力还不足够支撑这么大的计算量，为了达到实时性能，往往需要在精确度和稳定性上做些牺牲。算法：指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

SLAM是机器人或车辆建立当前环境的全局地图并使用该地图在任何时间点导航或推断其位置的过程。 SLAM常用于自主导航，特别是在GPS无信号或不熟悉的地区的导航。本文中我们将车辆或机器人称为“实体”。实体的传感器会实时获得周围环境的信息，并对信息进行分析然后做出决策。 SLAM是一种时间模型，它的目标是从复杂的信息中计算出一系列状态，包括预期环境，距离，以及根据之前的状态和信息得出的路径 。有许多种状态，例如，Rosales和Sclaroff（1999）使用状态作为行人边界框的3D位置来跟踪他们的移动。Davison 等人（2017）使用单目相机的相机位置，相机的4D方向，速度和角速度以及一组3D点作为导航状态。 SLAM一般包含两个步骤，预测和测量。为了准确表示导航系统，SLAM需要在状态之间以及状态和测量之间进行学习。SLAM最常用的学习方法称为 卡尔曼滤波 。 卡尔曼滤波是一种用于状态估计的贝叶斯滤波类型。它是一种递归算法，作为系统中不确定性的函数，使预测可以随着时间的推移进行校正。不确定性表示为当前状态估计和先前测量之间的权重，称为卡尔曼增益。该算法将实体先前的状态，观测和控制输入以及当前的观测和控制输入作为输入。过滤器包括两个步骤：预测和测量。预测过程使用运动模型，可以根据给定的先前位置和当前的输入估计当前位置。测量校正过程使用观察模型，该模型基于估计的状态，当前和历史观察以及不确定性来对当前状态进行最终估计。 第一步涉及了时间模型，该模型基于先前的状态和一些噪声生成预测。 公式1. 预测模型。μ表示状态的平均变化向量。ψ是状态数量的矩阵，将当前状态与先前的平均值相关联。ε是转换噪声，可以确定当前状态与前一个状态的紧密相关程度。 第二步是“校正”预测。传感器收集自主导航的测量值。有两类传感器：外传感器器和内传感器(proprioceptive)。外传感器从外部环境中收集信息，包括声纳，距离激光，相机和GPS。在SLAM中，这些是观察值。内传感器利用编码器，加速度计和陀螺仪等设备收集系统内部信息，如速度，位置，变化和加速度。在SLAM中，这些是单元控制，传感器结果输入到实体中进行计算。这些传感器各有利弊，但相互组合可以产生非常有效的反馈系统。 公式2. μu2098表示测量平均向量。Φ是状态数量的将测量的平均值与当前状态相关联。εu2098是测量噪声，通常以协方差Σu2098分布。 卡尔曼增益增强了测量的可信性。例如，如果相机失焦，我们就不会对拍摄内容的质量报太大期望。卡尔曼增益较小意味着测量对预测的贡献很小并且不可靠，而卡尔曼增益较大则正好相反。 公式 3.卡尔曼增益计算，Σu208a是预测的协方差。 更新过程如下： 公式4. 使用卡尔曼增益的卡尔曼滤波学习过程。图片来自Simon JD Prince（2012）。 虽然这种方法非常有用，但它还存在一些问题。卡尔曼滤波假定单模态分布可以用线性函数表示。解决线性问题的两种方法是扩展卡尔曼滤波器（EFK）和无迹卡尔曼滤波器（UFK）。EFK使用泰勒展开来逼近线性关系，而UFK使用一组质量点近似表示正态，这些质量点具有与原始分布相同的均值和协方差。一旦确定了质量点，算法就通过非线性函数传递质量点以创建一组新的样本，然后将预测分布设置为正态分布，均值和协方差等效于变换点。 由卡尔曼滤波强加的单模分布假设意味着不能表示其他状态假设。粒子滤波是解决这些问题的常用方法。 粒子滤波允许通过空间中的粒子来表示多个假设，高维度需要更多粒子。每个粒子都被赋予一个权重，该权重表示其所代表的状态假设中的置信度。预测从原始加权粒子的采样开始，并从该分布中采样预测状态。测量校正根据粒子与观测数据的一致程度（数据关联任务）来调整权重。最后一步是对结果权重进行归一化，使总和为1，因此它们是0到1的概率分布。 因为粒子的数量可以不断增多，因此对该算法的改进集中在如何降低采样的复杂性。重要性采样和Rao-Blackwellization分区是常用的两种方法。 下图来自Fuentes-Pacheco, J., Ruiz-Ascencio, J., & Rendón-Mancha, J. M. (2012)的论文“Visual simultaneous localization and mapping: a survey”，总结了到2010年的SLAM中的一些方法。他们的研究分为几个方面。核心方案是使用学习算法，其中一些在上文讨论过。地图的类型是捕获环境几何属性的度量图，或者是描述不同位置之间的连接的拓扑图。 在线跟踪中最常用的功能是显著特征和标记。标记是在环境中由3D位置和外观描述的区域（Frintrop和Jensfelt，2008）。显著特征是由2D位置和外观描述的图像区域。深度学习技术通常用于在每个时间点描述并检测这些显着特征，以向系统添加更多信息。检测是识别环境中的显著元素的过程，描述是将对象转换为特征向量的过程。 应用SLAM的方案有两种，一种是回环检测（loop closure），另一种是“机器人绑架（kidnapped robot）”。回环检测是识别已经访问过的任意长度的循环偏移，“机器人绑架”不使用先前的信息去映射环境。 SLAM是自主导航中常用的状态时间建模的框架。它主要基于概率原理，对状态和测量的后验和先验概率分布以及两者之间的关系进行推断。这种方法的主要挑战是计算复杂。状态越多，测量越多，计算量越大，在准确性和复杂性之间进行权衡。 [1] Fuentes-Pacheco, J., Ruiz-Ascencio, J., & Rendón-Mancha, J. M. (2012). Visual simultaneous localization and mapping: a survey. Artificial Intelligence Review, 43(1), 55–81. https://doi.org/10.1007/s10462-012-9365-8 [2] Durrant-Whyte, H., & Bailey, T. (2006). Simultaneous localization and mapping: Part I. IEEE Robotics and Automation Magazine, 13(2), 99–108. https://doi.org/10.1109/MRA.2006.1638022 [3] T. Bailey and H. Durrant-Whyte (2006). “Simultaneous localization and mapping (SLAM): part II,” in IEEE Robotics & Automation Magazine, vol. 13, no. 3, pp. 108–117. doi: 10.1109/MRA.2006.1678144 [4] Simon J. D. Prince (2012). Computer Vision: Models, Learning and Inference. Cambridge University Press. [5] Murali, V., Chiu, H., & Jan, C. V. (2018). Utilizing Semantic Visual Landmarks for Precise Vehicle Navigation. [6] Seymour, Z., Sikka, K., Chiu, H.-P., Samarasekera, S., & Kumar, R. (2019). Semantically-Aware Attentive Neural Embeddings for Long-Term 2D Visual Localization. (1). [7] Fuentes-Pacheco, J., Ruiz-Ascencio, J., & Rendón-Mancha, J. M. (2012). Visual simultaneous localization and mapping: a survey. Artificial Intelligence Review, 43(1), 55–81. https://doi.org/10.1007/s10462-012-9365-8

slam也称为cml， 是同步定位与建图的意思。这个概念最早于1988年提出，是实现机器人全自主移动的突破点，具有非常重要的理论和应用价值。 slam问题是指: 将一个机器人在陌生环境中，从一个陌生的地点开始缓慢移动，在移动过程中可以依据大致的位置估量和已知地图来进行自身定位，机器人在定位的同时还能建造增量式地图，完成机器人的自主定位和地图导航。它的升级版是机器人赋予环境感知力和场景适应力，能够感知并适应环境，建图能力也增强到100万平米，地图的数据也能实时更新。

一、成熟度不同激光 SLAM 比 VSLAM 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。VSLAM 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。二、应用场景从应用场景来说，VSLAM 的应用场景要丰富很多。VSLAM 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。三、地图精度不同激光 SLAM 在构建地图的时候，精度较高；VSLAM，比如常见的，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 VSLAM 高，且能直接用于定位导航。四、易用性不同激光 SLAM 和基于深度相机的 VSLAM 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 VSLAM 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。

SLAM（即时定位与地图构建）是一种帮助机器人绘制地图，并导航它们行动的常用方法。为了解决机器人导航问题，它们需要一些地图的帮助。就像人类一样，机器人不能总是依赖GPS，尤其是当它们在室内运行时。况且，GPS在室外如果达不到几英寸的精度，机器人也不能安全地移动。

SLAM定位相比于其他的定位解决方案，如UWB，磁条。拥有者更灵活，更稳定的优势。同时随着激光价钱的降低，激光SLAM的成本目前也并不是很高。激光SLAM同时具有避障的功能，而且更精确。SLAM定位导航对于机器人的未来是趋势。目前国内做SLAM的公司已经有了一定的数量，二维SLAM，视觉SLAM，以及三维SLAM。

.1. 猛地关上;啪嗒一声关上His neighbor slammed the door in his face.他的邻居当着他的面把门砰然关闭。2. 猛扔,猛推,猛击[O]He slammed on the brakes.他猛力推上制动器。3. 砰地放下(或放倒)[O]She slammed the book on the table.她将书使劲往桌上一扔。4. 猛烈抨击His habit of slamming friends made him unpopular.他那苛刻指摘朋友的习惯使得他不得人心。vi.1. 发出砰然声;啪嗒一声关闭The door slammed shut.门砰地一声关上了。2. 猛闯;猛撞;势头很猛地进行The football players slammed into each other.橄榄球员相互猛撞。3. 猛烈抨击n.1. 砰然声[S]He threw his books down with a slam.他砰然一声将书摔在桌上。2. 【美】【口】猛烈的抨击[C]I"m sick of your slams.对于你的谩骂我真受够了。slam2KK: []DJ: []n.1. (扑克牌的)满贯[C][U]vt.1. 以满贯赢2. 彻底击败vi.1. 打成满贯

灌篮 slam 是"猛击" 大概读音:斯兰姆·当克,5,灌篮~！ 中文译音：丝拉姆 当克,2,灌篮高手 silaimu da n k,2,灌篮高手啊,1,灌篮高手,0,灌篮 扣篮 漫画《灌篮高手》的封面就是这几个字母,0,汉语是灌篮读音是silanmudanke,0,

首先搬出宝典：Multiple View Geometry in Computer Vision。这本书基本涵盖了Vision-based SLAM这个领域的全部理论基础！读多少遍都不算多！另外建议配合Berkeley的课件学习。（更新：这本书书后附录也可以一并读完，包括附带bundle adjustment最基本的levenberg marquardt方法，newton方法等）只要是SLAM问题就要涉及optimization，就要用到各种least square算法。所以另一个基础理论是Sparse Matrix，这是大型稀疏矩阵处理的一般办法。可以参考Dr. Tim Davis的课件：Tim Davis ，他的主页里有全部的课程视频和Project。针对SLAM问题，最常用的least square算法是Sparse Levenberg Marquardt algorithm，这里有一份开源的代码以及具体实现的paper：Sparse Non-Linear Least Squares in C/C++ 然后是框架级的工具。最常用的机器人框架是ROSROS.org | Powering the world"s robots，可以使用在Windows，Linux和MacOS等操作系统上，里面包含一整套常用的机器人理论的算法和工具的实现。另一个开源工具集是OpenSLAM OpenSLAM.org，其中的g2o是目前最流行的graph optimization的实现工具。另外OpenCV也是视觉相关必备的基础工具，Multiple View教材中的常用算法在OpenCV中都有常用的实现。（更新：OpenCV的文档Camera Calibration and 3D Reconstruction 中，包含SLAM相关的基础理论公式以及C/C++/Python实现的API） 另外多说一句题外话，因为Optimization和图片的feature extraction是SLAM里最核心的两个问题，而这两个问题都是运算量极大的。好的SLAM框架要兼顾速度和精确度。目前大部分Vision或者RGBD的SLAM框架都是用C++来时实现完成的以确保运算速度。虽然我个人很欣赏Python，并且Python3也支持SciPy，OpenCV，ROS等重要工具，不过依然有大量的诸如g2o等基础性库在python下无法使用，而且如果要借鉴其他人的代码，最方便的还是在C++中实现。所以如果提问者有志于在这个领域做深入研究，夯实的C++基础是必不可少的。Introduction to Algorithms，以及 @vczh 推荐的C++ Primer等，都是在实际工作前要自己做好的功课。下面说一些硬件和实验上的知识储备。首先Vision-based SLAM常用摄像机标定（Camera Calibration）的世界通用简单方法，是张正友博士（Dr. Zhengyou Zhang，主页Zhengyou Zhang"s Home Page）的方法（张正友博士是本领域里少数的具有极其巨大影响力和贡献的华人学者，已成脑残粉嘤嘤嘤）。具体方法和实现，我在这里推荐两个，一个是Caltech工具箱：Camera Calibration Toolbox for Matlab ，以及相关paper：Camera Calibration Toolbox for Matlab。该方法的另一个实现，是Matlab最新版本内置的Camera Calibration的application，自动导入标定图片并把得到的结果输出给Matlab，更加自动化，更加便捷准确。更多的Camera Model理论知识请参考Multiple View Geometry。 至于RGB-D Camera，最常用的采集设备有两种，一种是Microsoft Kinect，一个生态环境完备的RGBD Camera，可以直接用Visual Studio可Kinect SDK直接开发，也有大量开发好的程序以供借鉴参考，也可以用OpenNI和ROS采集处理，我就不多介绍了，毕竟微软是对程序员最友好的公司没有之一（微软大法好）。另一个是Google的Project Tango，Google对于这个自家的神器还是很低调的，可以看看宣传片ATAP Project Tango ，绝对酷炫——可惜我们lab刚刚买的那一台，我还没有用过，所以对具体开发不太了解。 另外有几个网上成熟的数据集和测试方法，一个是Malaga Dataset，一个西班牙的团队采集的Malaga城市数据：The Málaga Stereo and Laser Urban Data Set，覆盖了城市中汽车驾驶的各种情况（停车，加速，减速，行人，建筑，绿化带等），里面提供了双摄像头，Laser，IMU等数据以及GPS的ground truth trajectory。不过该版本因为是在市中心，所以GPS的ground truth并不可靠。另一个是慕尼黑工业大学Computer Vision Lab的RGB-D dataset https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset，里面提供了大量的室内的RGBD数据集，以及非常方便好用的benchmark tools。第三个是KITTI Dataset：The KITTI Vision Benchmark Suite，也是认可度很广泛的汽车驾驶数据集。

SLAM算法，简单来说，就是机器人要实现智能化需要完成的三个任务：定位、建图、路径规划，这套流程，就是SLAM技术。优地机器人应该是有的，之前朋友的店铺有用过，雷达SLAM行走更精确，而且避障也好比较好。

SLAM涵盖的东西比较多，分为前端和后端两大块。前端主要是研究相邻帧的拼接，又叫配准。根据传感器不一样，有激光点云、图像、RGB-D拼接几种，其中图像配准中又分基于稀疏特征(Sparse)的和稠密(Dense)的两种。后端主要是研究地图拼接(前端)中累积误差的校正，主流就两种，基于概率学理论的贝叶斯滤波器（EKF，PF）以及基于优化的方法。EKF已经用得很少了，PF也就在2D地图SLAM（Gmapping）中用得多，大多还是用优化的方法在做。一、数学方面数学的话，了解下概率学是如何解决机器人中的问题的，关键学习贝叶斯滤波，也是就是贝叶斯公式在各个问题(定位，SLAM)中的应用。另外，优化的话，建议先把最小二乘优化中给弄透彻，数学推导要会，因为很多问题，最后都是归结到最小二乘优化，然后就是梯度下降、求Jacobian之类的。二、编程方面理论的东西是比较无聊的，必须得实战。建议入门先写一发最小二乘优化，可以就做一个简单的直线拟合，不要用Matlab中的优化工具，了解数学推导最后是怎么写到代码里面的。然后，一定要玩好Matlab优化工具包，做实验最方便了。三、进阶大体入门之后，你就需要根据你实验室研究的项目来学习了，看是用激光、相机、还是Kinect来做了，不同传感器的前端算法还是有些差距的。激光的话一般是ICP，相对简单。视觉的东西还是比较多的，不过，我觉得这同时你还应该了解特征提取、特征描述子、特征匹配这些东西。如果你们实验室做的Dense registration，那你还得学李代数那些东西。

SLAM无人叉车。我先上图，你先看看大概什么样子。海豚之星AGV无人叉车-平衡重叉车海豚之星AGV无人叉车-搬运叉车海豚之星AGV无人叉车-前移式叉车海豚之星AGV无人叉车-堆垛车海豚之星AGV无人叉车-牵引海豚之星AGV无人叉车这是个人认为行业内比较好的一家SLAM无人叉车公司做的。现在听说很多公司都在用，要么就在代理。SLAM无人叉车和AGV差不多，个人觉得哈。当然这句话有点不专业。SLAM本身是一种无人驾驶算法，SLAM无人叉车多数都是基于SLAM算法激光导引的无人驾驶叉车！A.I.T.E.N.海.豚.之.星.这方面挺好的！很有实力的！最后，希望我的回答可以帮到你！

SLAM是同步定位与地图构建，是指根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程，解决在未知环境下运动时的定位与地图构建问题。VSLAM则更为高级，是基于视觉的定位与建图，中文也叫视觉SLAM，相当于装上眼睛，通过眼睛来完成定位和扫描，更加精准和迅速。参差不齐的SLAM技术有很多，推荐一微半导体的SLAM和VSLAM方案，已被陆续运用在各种机器人产品上，比如智能扫地机、陪伴机器人、娱乐机器人等，还有配套的SDK开发平台，方便进行二次开发。

您好,我就为大家解答关于slam，sla相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧！1、服务品质协议（service-level agreement）（SLA... 您好,我就为大家解答关于slam，sla相信很多小伙伴还不知道,现在让我们一起来看看吧！ 1、服务品质协议（service-level agreement）（SLA）是服务提供者和客户之间的一个正式合同，用来保证可计量的网络性能达到所定义的品质。 2、SLA 为服务提供者提供了一种在当今多变而又竞争激烈的市场中胜过对手的方法。 3、服务提供者可能是一个国内的 IT 组织、一个应用程序服务提供者（ASP）、一个网络服务提供者（NSP）、一个因特网服务提供者（ISP）、一个受管服务提供者（MSP）或者任何其它类型的服务提供者。

是一种帮助机器人绘制地图，并导航它们行动的常用方法。根据推特官网资料，SLAM技术是指机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动，在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现机器人的自主定位和导航。

关闭。单词slam做动词可以翻译为（使）砰地关上。单词slam做动词可以翻译为用力一放、使劲一推、猛劲一摔。动词slam做动词可以翻译为猛烈抨击。slam作名词的意思表示猛击。猛然关闭的声音。slam作动词的意思表示砰然关上。猛力打击，碰撞。词态变化：复数slams。第三人称单数slams。过去式slammed。过去分词:slammed。现在分词slamming。

是指全场比赛中助攻次数、得分数， 抢得篮板球的次数三项统计都在达到两位数就称三双， 若只有其中两项达到两位数，就称两双。

track 就是跟踪啊IMU，值得是惯导，可以测量加速度和角速度的玩意儿，这玩意儿工业用的很大个，手机上也有用，就比较小了；这东西数据不准，容易有漂移，所以单纯这个东西用在工程中是不合实际的；slam就是实时的定位建图了，一种方案是vslam就是用摄像头进行定位建图-这里面涉及到单目，双目，RGB-D等方案；一般情况下，仅靠摄像头也是不可行的，因为摄像头如果面对白墙，玻璃等，就傻掉了；所以，就有人想了，vslam和IMU结合起来怎么样，摄像头不起作用的时候，用IMU；IMU有问题的时候，就可以用摄像头；所以提出了vins；当然，这个领域如果这么简单就好了，实际情况比这复杂的多；方案更涉及到多种传感器，比如GPS，激光雷达，摄像头，IMU等等；最后说说应用，家庭用的扫地机就是典型应用，不过扫地机是最简单的场景，如果考虑到无人车，考虑到自动驾驶，那就更复杂了；

SLAM作为机器人领域深耕已久的方向，已经比较成熟了。从开始的EKF SLAM到现在的RTAB-MAP, ORB-SLAM, Cartographer各种SLAM算法百花齐放。SLAM的回环检测在提高机器人的定位精度上，效果非常好。SLAM拥有实时定位和构建地图的能力，这对于自动驾驶来说非常利好，既可以定位，又可以同时构建低配版HD map， 而且还可以通过这个低配版地图进行重定位

SLAM强大的回环检测在自动驾驶实时定位上，因为实时定位依靠的gps系统可以得到较高的准确度。不过，影响gps的数据准确性的原因有很多，天气啊，遮挡物啊，高楼啊。典型的场景就是，地下车库，隧道，高楼比较多的市区。这种情况下，现阶段的自动驾驶车辆会依赖高精地图。也就是说，如果没有高精地图的， GPS不被信赖的场景，是完全可以嫁接SLAM的技术的。如果有对应地形的地图，那么就可以通过有地图情况下的SLAM算法，没有的话，跟一般SLAM是没什么区别的。

不能。SLAM是一款专门为csgo游戏制作的语音工具软件，它的主要功能就是帮助玩家在游戏语音的过程中播放各种音频文件。slam暂停之后是不能继续播放的，所以是不能不重新播放。

机器人研究的问题包含许许多多的领域，我们常见的几个研究的问题包括：建图(Mapping)、定位(Localization)和路径规划（Path Planning），如果机器人带有机械臂，那么运动规划（Motion Planning）也是重要的一个环节，SLAM需要机器人在未知的环境中逐步建立起地图，然后根据地区确定自身位置，从而进一步定位。 ROS系统通常由大量节点组成，其中任何一个节点均可以通过发布/订阅的方式与其他节点进行通信。举例来说，机器人上的一个位置传感器如雷达单元就可以作为ROS的一个节点，雷达单元可以以信息流的方式发布雷达获得的信息，发布的信息可以被其他节点如导航单元、路径规划单元获得。 ROS的通信机制： ROS（机器人操作系统）中SLAM的一些功能包，也就是一些常用的SLAM算法，例如Gmapping、Karto、Hector、Cartographer等算法。我们不会去关注算法背后的数学原理，而是更注重工程实现上的方法，告诉你SLAM算法包是如何工作的，怎样快速的搭建起SLAM算法。 地图 ： ROS中的地图很好理解，就是一张普通的灰度图像，通常为pgm格式。这张图像上的黑色像素表示障碍物，白色像素表示可行区域，灰色是未探索的区域 地图在ROS中是以Topic的形式维护和呈现的，这个Topic名称就叫做 /map ，由于 /map 中实际上存储的是一张图片，为了减少不必要的开销，这个Topic往往采用锁存（latched）的方式来发布。地图如果没有更新，就维持着上次发布的内容不变，此时如果有新的订阅者订阅消息，这时只会收到一个 /map 的消息，也就是上次发布的消息；只有地图更新了（比如SLAM又建出来新的地图），这时 /map 才会发布新的内容。 这种方式非常适合变动较慢、相对固定的数据（例如地图），然后只发布一次，相比于同样的消息不定的发布，锁存的方式既可以减少通信中对带宽的占用，也可以减少消息资源维护的开销。 Gmapping ，Gmapping算法是目前基于激光雷达和里程计方案里面比较可靠和成熟的一个算法，它基于粒子滤波，采用RBPF的方法效果稳定，许多基于ROS的机器人都跑的是gmapping_slam。 gmapping的作用是根据激光雷达和里程计（Odometry）的信息，对环境地图进行构建，并且对自身状态进行估计。因此它得输入应当包括激光雷达和里程计的数据，而输出应当有自身位置和地图。 论文支撑：R-LINS: A Robocentric Lidar-Inertial State Estimator for Robust and Efficient Navigation 6轴 IMU：高频，聚焦自身运动，不采集外界环境数据 3D LiDAR：低频，聚焦车体运动，采集外界环境数据 R-LINS使用以上两种传感器来估计机器人的运动姿态， 对于任一传感器而言，单独的依靠自己的数据是很难实现地图构建的， 比如纯雷达模型使用的传感器是激光雷达，可以很好的探测到外界的环境信息。但是，同样的，也会受到这些信息的干扰，再长时间的运算中会产生一定的累计误差。为了防止这种误差干扰到后续的地图构建中，需要使用另一种传感器来矫正机器人自身的位姿信息， 即IMU传感器，IMU传感器由于是自身运动估计的传感器，所以，采集的都是自身运动的姿态信息。可以很好的矫正激光雷达里程计的位姿信息。所以，通常使用激光雷达和惯导来进行数据融合，实现姿态信息的矫正。 一共分为三大块：

这其实只是一个路径设置的问题，可以采用以下几种做法（任选其一，推荐第3种方法，当前目录以存放frontend.m文件的那个为基准）： 1、把你的mat文件保存到fastslam2文件夹中，然后切换到文件夹fastslam2，load那个mat文件，再运行fastslam2_sim就可以了：data = fastslam2_sim(lm, wp);另外，需要提醒注意的是，运行fastslam2_sim时必须提供输入参数。 2、先loadmat，然后切换到文件夹fastslam2，运行fastslam2_sim：load example_webmap.matcd fastslam2data= fastslam2_sim(lm, wp) 3、先添加路径，再loadmat，然后运行fastslam2_sim：addpath ./fastslam2load example_webmap.matdata= fastslam2_sim(lm, wp) 4、先添加路径，再切换到文件夹fastslam2，load那个mat文件，运行fastslam2_sim：addpath ./cd fastslam2load example_webmap.matdata= fastslam2_sim(lm, wp)

slam状态转移概率如下以下三个概率, 状态转移概率: 服从均值为0,协方差为 的高斯分布... 2.扩展卡尔曼滤波原理(EKF) 在SLAM系统里,很难满足KF中线性化的假设,SL...

slam piece大满贯就是网球上的那个术语————————————————希望采纳，你的支持是我们的动力！

slam的意思是砰地关上，猛地关上。slam：vt、砰地关上（门或窗）；猛烈押击；使劲一推；猛劲一摔。vi、研然关上；猛力打击，碰撞；撞到了一辆卡车上。n、猛然关闭的声音；猛击。相关例句：1、We heard a car doorslam.我们听到有车门砰的一声关上了。2、Local media slammed plans to build a prison in the area.当地媒体猛烈押击要在该地区建一座监狱的计划。3、I heard the door slam behind him.我听见他随手砰地把门关上了。4、A window slammed shut in the wind.风吹得一扇窗户晓地关上了。5、He stormed out of the house,slamming the door as he left.他怒气冲冲地从房子里出来，随手把门砰地关上。6、She slammed the lid shut.她研的一声盖上盖子。7、She slamned doun the phone angrily.她气呼呼地啪的一声挂上电话。

slam算法是实现机器人定位、建图、路径规划的一种算法。Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)原本是Robotics领域用来做机器人定位的，最早的SLAM算法其实是没有用视觉camera，Robotics领域一般用Laser Range Finder来做SLAM。其中一个原因是SLAM对实时性要求比较高，而要做到比较精确、稳定、可靠、适合多种场景的方案一般计算量相对较大，目前移动式设备的计算能力还不足够支撑这么大的计算量，为了达到实时性能，往往需要在精确度和稳定性上做些牺牲。算法：指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

slam算法是实现机器人定位、建图、路径规划的一种算法。Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)原本是Robotics领域用来做机器人定位的，最早的SLAM算法其实是没有用视觉camera，Robotics领域一般用Laser Range Finder来做SLAM。其中一个原因是SLAM对实时性要求比较高，而要做到比较精确、稳定、可靠、适合多种场景的方案一般计算量相对较大，目前移动式设备的计算能力还不足够支撑这么大的计算量，为了达到实时性能，往往需要在精确度和稳定性上做些牺牲。算法：指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

解决办法：重新安装一遍slam，即可进行。根据查询相关公开信息显示，安装方法：1、下载安装包，进入官方网址。2、解压安装包，并进入该目录后，并执行slam，即可完成。

slam词性分为名词，及物动词和不及物动词。n: 猛然关闭的声音，猛击。vt: 砰的关上门和窗，猛烈抨击。vi: 砰然关上，猛烈打击，碰撞。祝学习进步。希望回答对你有帮助。

安装路径有问题，重新安装一遍slam，即可启动。1、进入官方网址，下载安装包。2、解压安装包，并进入该目录后，并执行slam，即可完成。

FastSLAM算法的核心思想是：SLAM(simultaneouslocalizationandmapping),也称为CML(ConcurrentMappingandLocalization),即时定位与地图构建，或并发建图与定位。问题可以描述为：将一个机器人放入未知环境中的未知位置，是否有办法让机器人一边逐步描绘出此环境完全的地图，同时一边决定机器人应该往哪个方向行进。例如扫地机器人就是一个很典型的SLAM问题，所谓完全的地图（aconsistentmap）是指不受障碍行进到房间可进入的每个角落。SLAM最早由Smith、Self和Cheeseman于1988年提出。由于其重要的理论与应用价值，被很多学者认为是实现真正全自主移动机器人的关键。

我想安装无人机连接手机平面图

SLAM（即时定位与地图构建）是一种帮助机器人绘制地图，并导航它们行动的常用方法。为了解决机器人导航问题，它们需要一些地图的帮助。

解决slam显示已安装不会进行步骤如下。1、下载安装包，进入官方网址。2、解压安装包，并进入该目录后，并执行slam，即可完成。

歌曲名:Slam歌手:Onyx专辑:Hip Hop - Universal MastersSlamA TeensPop "Til You DropSlamSlam, slamEverybody slamThe A*Teens will make ya d-d-danceSlam, slamSlamThe music is pumpin"The party is rockin"We all are excitedWe"re hot like a fireOur friends surround usSay it if you feel usIf you wanna join thisParty, all you gotta do isGet up on your feet and move side to sideGet up off your seat and just do it, just, just do itSlam!Everybody do the slamJust stomp your feetAnd clap your handsBoys and girls in every landAnyone can do itParty people do the slamAnd let the A*Teens make you danceDance dance clap your handsJust get up and do the slamThere"s no way to stop thisThe dance is a virusSpreading around theWhole entire universeIt"ll get you movin"It"ll get you groovin"If you wanna join usAll you gotta do isGet up on your feet and move side to sideGet up off your seat and just do it, just, just do itSlam!Everybody do the slamJust stomp your feetAnd clap your handsBoys and girls in every landAnyone can do itParty people do the slamAnd let the A*Teens make you danceDance dance clap your handsJust get up and do the slamMove side to sideAnd stomp your feetAnd clap your hands(just slam)And find the beatAnd pump your fistAnd do the dance(everybody do the slam)Move side to sideAnd stomp your feetAnd clap your hands(just slam)And find the beatAnd pump your fistAnd do the dance(everybody do the slam)Slam, slamEverybody slamThe A*Teens will make you d-d-danceSlam, slamSlam, slamEverybody do the slamJust stomp your feetAnd clap your handsBoys and girls in every landAnyone can do itParty people do the slamAnd let the A*Teens make you danceDance dance clap your handsJust get up and do the slamEverybody do the slamJust stomp your feetAnd clap your handsBoys and girls in every landAnyone can do itParty people do the slamAnd let the A*Teens make you danceDance dance clap your handsJust get up and do the slamhttp://music.baidu.com/song/8572224

下了之后点import然后选你想要的歌注意game那一栏要选csgo然后打开csgo，选好歌后点击start，它会弹出提示，点确定或×掉都行打开csgo在任意模式中打开控制台输入 exec（这里有空格）slam 确认然后输入la你会看到控制台上面有几个歌，选择歌前面的序号，比如 1.XXXXX你就输入1然后回到游戏 点击x（默认播歌按钮）可以改就行了注意在导入时如果是中文歌要改成英文名，不然播不出来。手打很辛苦，求采纳。

网络的问题。slam下载界面一直转圈是网络连接异常导致。1、首先打开电脑检查网络。2、其次打开slam进行测试网络连接是否异常。3、最后点击slam重新进入即可。

slam衣服贵。slam是意大利航海品牌，成立于1979年，创始之初就致力于将功能性和潮流的结合，能让航海者得到更为舒适以及更有技术含量的航海服，slam衣服价格都在上百元以上，甚至上千，总体价格偏高，所以slam衣服贵。

slam优化平移简介如下：平移：是将图像的每个像素点在水平和垂直方向上进行移动，只是改变了图像的位置信息，而图像的内容并不会发生改变。二维的图像计算公式如下：很显然不是线性的在二维矩阵图像的基础上，加一个坐标轴。在齐次坐标系下进行图像的几何变换，我们把他称之为仿射变换。一个三维的齐次坐标轴下的仿射变换，就是线性运算。运算过程如下：在matlab环境下实现仿射变换齐次坐标：齐次坐标表示是计算机图形学的重要手段之一，它既能够用来明确区分向量和点，同时也更易用于进行仿射（线性）几何变换。”其重要性主要有，其一是区分向量和点，其二是易于进行仿射变换(AffineTransformation)因为仿射空间的存在，我们认为图形变换就是变换了以图形为原点的仿射坐标，那么我们使用齐次坐标表示法，同时变换矩阵也扩充一个维度称它为”平移维度“，这时候我们可以利用数学技巧“忽略掉”除了“平移维度”之外的维度，只进行“平移维度”的计算， 根据矩阵乘法的计算规则，就很自然的处理了两个仿射空间的平移。

具体任务书的要求有没有的.

他是腾讯最新战争网游《刀锋铁骑》的的发行制作人，腾讯游戏第一位美术，做过动漫，拍过电影，当过中医，干过狱警，最后在游戏领域十年耕耘，手中诞生过《QQ游戏》、《QQ堂》、《QQ飞车》、《轩辕传奇》等多部热卖网游大作。今天，让我们走进腾讯资深美术蒋毅(Slam)的世界，一起探寻他一手打造的《刀锋铁骑》中无处不在的网游美学。《刀锋铁骑》由腾讯北极光工作室自行研发，选取了目前国内游戏市场上前所未有的“冷兵器时代战争”题材，所有内容都取自中国古代战争史实，在角色、武器、玩法与系统设计上都进行了大量的革新尝试。在TGC上以“战争美学新网游”的姿态向世人诠释了全新的战争艺术，引发业内关注。游戏由Steve Gray担任首席顾问、资深游戏美术Slam担任制作人，是继《轩辕传奇》、《天涯明月刀》之后，北极光工作室耗时多年打造的又一力作。跨国合作 打造游戏文化之美《刀锋铁骑》的研发团队，素有国际团队的美誉，游戏首席顾问Steve Gray是蜚声国际的顶级制作人;艺术指导Pink，作为动视暴雪前首席概念师，画技高超;音乐监制Greg，法国独立音乐工作室Kersound联合创始人，音乐造诣不凡;Havok引擎亚太区总监Arnaud，带来顶尖引擎助阵游戏腾飞。对于Slam来说，游戏制作过程中与Steve的中西文化思想碰撞是一件十分有意思并且刺激的事情，中西文化是有很大的差别的，想要在这其中找到平衡很不容易，他们曾经会为了实现一个看起来似乎完全不可能的设计不眠不休，用Slam的原话就是“这种刺激人生必须经历一次才算完整。跨国合作带来了《刀锋铁骑》国际化的前瞻性设计，在游戏底层架构的建设中就为国际化版本打下基础，从引擎的推荐、先进研发技术的分享到优秀画面表现力，与国际接轨的研发过程中，《刀锋铁骑》具备了大多数国内网游所不具有的国际化标准，在中西文化的交锋中，越发体现出游戏无处不在的文化之美。逼真还原 呈现视觉听觉之美在采访中，slam强调《刀锋铁骑》是中国最注重美学的网游，集中体现为其“战争美学新网游”核心卖点，在游戏视觉听觉上更可见一斑。为了更加逼真地呈现中国古战场历史名战的点点滴滴，游戏研发团队在融合国际尖端技术的同时力求还原历史的厚重感，不论是插画创作还是音乐制作，都极具诚意。slam讲到在腾讯的10年里，他参与过多达7部游戏作品的制作，通过这些年的积淀和探索，在游戏制作方面也找到了自己的风格，而这一切在《刀锋铁骑》中得以实现。为了高度还原冷兵器，slam远赴英国皇家军械博物馆考查，触摸冷兵器的美;为了感受马上作战的畅快，他还参加了内蒙古的那达慕大会，感受不一样的奔腾之美。如slam一样专注于将游戏每一个细节体现得更完美的例子在《刀锋铁骑》中举不胜举，一个个查阅典籍的不眠之夜，一个个苦思冥想的创意点子都化为游戏更逼真，更现实，更美的画面和音符。游戏人生 开发战场战斗之美“游戏是我人生最重要的组成部分。 ”在slam看来，《刀锋铁骑》是倾注他所有心血的一部冷兵器战争网游力作，最重要的是游戏所开发出来的战场之美，战斗之美。在《刀锋铁骑》中，玩家将以古代著名武将的视角来体验古代战争独特之处。玩家将置3D还原的古战场，既感受战场的生死倏忽的残酷，也体验冷兵器的战斗触感，在《刀锋铁骑》开发的三大特色玩法：攻城模式、会战模式、剧幕模式中，领略独一无二的战争美学。作为腾讯自主研发的真实冷兵器搏杀竞技类对战网游，《刀锋铁骑》最重要的核心就在于无处不在的战斗。对于最为核心的战斗，slam谈到，游戏能够马背上作战是一大进步。古战场的策马奔腾，古战场的骑兵对决，为你呈现别开生面的战斗之美。“战争美学新网游”《刀锋铁骑》即将来临，冷兵器战争即将拉开序幕，马上作战，暴力美学，肆意挥洒！

成本、应用场景。1、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、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主要被应用在室内，用来进行地图构建和导航工作。

机器人要实现智能化需要完成三个任务：定位、建图、路径规划，这套流程，就是SLAM技术。优地机器人是有的，用的雷达SLAM行走更精确，而且避障更好

slam按照传感器的类型可以分为外传感器和内传感器。传感器的介绍如下：传感器是一种设备、模块或子系统，其目的是检测环境中的事件或变化，并将信息发送给其他电子设备，通常是计算机处理器。传感器（英文名称：transducer/sensor）是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。传感器的特点包括：微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化。它是实现自动检测和自动控制的首要环节。传感器的存在和发展，让物体有了触觉、味觉和嗅觉等感官，让物体慢慢变得活了起来。通常根据其基本感知功能分为热敏元件、光敏元件、气敏元件、力敏元件、磁敏元件、湿敏元件、声敏元件、放射线敏感元件、色敏元件和味敏元件等十大类。市面上常用到的有温度传感器、湿度传感器、压力传感器、位移传感器、流量传感器、液位传感器、力传感器、加速度传感器、转矩传感器，电学式传感器、磁学式传感器、光电式传感器、电势型传感器、电荷传感器、半导体传感器等。传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。传感器一般由三部分组成:敏感元件、转换元件和信号调理转换电路。有时，需要辅助电源来提供转换能量。敏感元件是指传感器中能够直接感受或响应测量的部分。