机器人市场的爆发取决于多传感器融合的进度
（文章来源：21ic电子网）
机器人底盘的技术壁垒在于，不同场景下的多传感器的融合具有一定的技术门槛。从物理层面上来看，机器人底盘则主要是众多传感器的集成，激光雷达、双目视觉、超声、红外、以及轮毂电机、轮子等必要的悬挂。而如何将物理层面的硬件进行集合，则需要相应的算法和软件等相应技术。
目前slam是业内主流的定位导航技术，当我们谈到slam时，最先问到的就是传感器。slam的实现难度和传感器的形式与安装方式密切相关，传感器分为激光和视觉两大类，所以slam定位导航技术中有激光slam和视觉slam之分。
激光slam脱胎于早期的基于测距的定位方法，激光雷达的出现和普及使得测量更快更准，信息更丰富。激光雷达采集到的物体信息呈现出一系列分散的、具有准确角度和距离信息的点，被称为点云。通常，激光slam系统通过对不同时刻两片点云的匹配与比对，计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变，也就完成了对机器人自身的定位。
那什么是视觉slam呢？眼睛是人类获取外界信息的主要来源，视觉slam也具有类似特点，它可以从环境中获取海量的、富于冗余的纹理信息，拥有超强的场景辨识能力。早期的视觉slam基于滤波理论，其非线性的误差模型和巨大的计算量成为了它实用落地的障碍。随着近年相机技术和计算性能的进步，实时运行的视觉slam也已实现。
视觉slam的优点是它所利用的丰富纹理信息。例如两块尺寸相同内容却不同的广告牌，基于点云的激光slam算法无法区别他们，而视觉则可以轻易分辨。这带来了重定位、场景分类上无可比拟的巨大优势。
从应用场景来说，视觉slam的应用场景要丰富很多，在室内外均可工作，但是对光的依赖度很高，在暗处或无纹路区域无法工作，激光slam主要被应用在室内，用来进行地图构建和导航工作。从地图构建上，激光slam精度较高，国内思岚科技的prlidar系列构建地图精度可达2cm左右，而视觉slam地图构建精度约3cm。
总的来说，激光slam是比较成熟的机器人底盘定位导航技术，而视觉slam技术是未来研究的主流方向，目前大部分厂商将视觉slam技术作为卖点配备在高端产品上，由于成本太高，尚且难以下沉到主流市场。
眼下，大多数机器人底盘企业使用的都是激光slam，但是研究视觉slam的企业也越来越多，例如布科思、艾芯智能、大道智创等，目前将激光slam和视觉slam等技术的融合应用还不太成熟，成本太过高昂，再加上机器人底盘对软硬件性能的要求较高，导致机器人底盘在市场上的形态还比较初级，无法应用到实际中去。
未来，多传感器融合是一种必然趋势，加快硬件处理能力、软件算法能力迭代，将视觉slam、激光slam取长补短，优势结合，为市场打造出最优的slam方案。
英特尔新一代傲腾SSD支持PCIe Gen 4.0接口，搭载产品将于2021年推出
诺基亚9什么时候上市？诺基亚9最新消息，诺基亚8和9中出了一个诺基亚Edge!
【轧机专业修复】冷轧机主减速机轴承室修复技术报告
贝尔在加拿大推行5G网络
欧姆龙汽车行业维护革新方案
机器人市场的爆发取决于多传感器融合的进度
360手机N5评测 青年新旗舰
解决方案 I TWS蓝牙耳机静电保护方案
迅为LS2k1000龙芯国产双核开发板烧写系统到 U 盘
三大运营商2020年三季报均已发布
2018年电子产业ACE三大投资主轴的详细解析
安森美半导体宣布新的代理渠道伙伴扩充日本及亚太地区业务
加密货币首次突破1万亿美元市值
沈义人称性价比只是伪命题,只有一分钱一分货的道理
通用的结构化电池设计
抓取像素级别的信息流，事件视觉传感器带来哪些优势
汽车基本知识问答二
XKCON祥控粉尘浓度检测仪高精度检测
我国电信企业2018-2019年的互联网业务收入增长情况分析
Questasim与Visualizer的livesim仿真如何启动呢？
机器人底盘的技术壁垒在于，不同场景下的多传感器的融合具有一定的技术门槛。从物理层面上来看，机器人底盘则主要是众多传感器的集成，激光雷达、双目视觉、超声、红外、以及轮毂电机、轮子等必要的悬挂。而如何将物理层面的硬件进行集合，则需要相应的算法和软件等相应技术。
目前slam是业内主流的定位导航技术，当我们谈到slam时，最先问到的就是传感器。slam的实现难度和传感器的形式与安装方式密切相关，传感器分为激光和视觉两大类，所以slam定位导航技术中有激光slam和视觉slam之分。
激光slam脱胎于早期的基于测距的定位方法，激光雷达的出现和普及使得测量更快更准，信息更丰富。激光雷达采集到的物体信息呈现出一系列分散的、具有准确角度和距离信息的点，被称为点云。通常，激光slam系统通过对不同时刻两片点云的匹配与比对，计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变，也就完成了对机器人自身的定位。
那什么是视觉slam呢？眼睛是人类获取外界信息的主要来源，视觉slam也具有类似特点，它可以从环境中获取海量的、富于冗余的纹理信息，拥有超强的场景辨识能力。早期的视觉slam基于滤波理论，其非线性的误差模型和巨大的计算量成为了它实用落地的障碍。随着近年相机技术和计算性能的进步，实时运行的视觉slam也已实现。
视觉slam的优点是它所利用的丰富纹理信息。例如两块尺寸相同内容却不同的广告牌，基于点云的激光slam算法无法区别他们，而视觉则可以轻易分辨。这带来了重定位、场景分类上无可比拟的巨大优势。
从应用场景来说，视觉slam的应用场景要丰富很多，在室内外均可工作，但是对光的依赖度很高，在暗处或无纹路区域无法工作，激光slam主要被应用在室内，用来进行地图构建和导航工作。从地图构建上，激光slam精度较高，国内思岚科技的prlidar系列构建地图精度可达2cm左右，而视觉slam地图构建精度约3cm。
总的来说，激光slam是比较成熟的机器人底盘定位导航技术，而视觉slam技术是未来研究的主流方向，目前大部分厂商将视觉slam技术作为卖点配备在高端产品上，由于成本太高，尚且难以下沉到主流市场。
眼下，大多数机器人底盘企业使用的都是激光slam，但是研究视觉slam的企业也越来越多，例如布科思、艾芯智能、大道智创等，目前将激光slam和视觉slam等技术的融合应用还不太成熟，成本太过高昂，再加上机器人底盘对软硬件性能的要求较高，导致机器人底盘在市场上的形态还比较初级，无法应用到实际中去。
未来，多传感器融合是一种必然趋势，加快硬件处理能力、软件算法能力迭代，将视觉slam、激光slam取长补短，优势结合，为市场打造出最优的slam方案。
英特尔新一代傲腾SSD支持PCIe Gen 4.0接口，搭载产品将于2021年推出
诺基亚9什么时候上市？诺基亚9最新消息，诺基亚8和9中出了一个诺基亚Edge!
【轧机专业修复】冷轧机主减速机轴承室修复技术报告
贝尔在加拿大推行5G网络
欧姆龙汽车行业维护革新方案
机器人市场的爆发取决于多传感器融合的进度
360手机N5评测 青年新旗舰
解决方案 I TWS蓝牙耳机静电保护方案
迅为LS2k1000龙芯国产双核开发板烧写系统到 U 盘
三大运营商2020年三季报均已发布
2018年电子产业ACE三大投资主轴的详细解析
安森美半导体宣布新的代理渠道伙伴扩充日本及亚太地区业务
加密货币首次突破1万亿美元市值
沈义人称性价比只是伪命题,只有一分钱一分货的道理
通用的结构化电池设计
抓取像素级别的信息流，事件视觉传感器带来哪些优势
汽车基本知识问答二
XKCON祥控粉尘浓度检测仪高精度检测
我国电信企业2018-2019年的互联网业务收入增长情况分析
Questasim与Visualizer的livesim仿真如何启动呢？