视觉SLAM，色弱可以学机器视觉slam吗有什么影响

本文目录一览

1，色弱可以学机器视觉slam吗有什么影响
2，视觉slam研究需要哪些硬件设备
3，如何通过视觉SLAM构建得到的三维地图进行机器人的路径规划
4，snap slam slap 有什么区别
5，学习SLAM需要哪些预备知识
6，如何通过视觉SLAM构建得到的三维地图进行机器人的

1，色弱可以学机器视觉slam吗有什么影响

实际上都有的。比如说无人车上的摄像头部分属于计算机视觉，而激光雷达SLAM或者超声波壁障部分属于机器视觉。

具体算子实现方法不用理会，只要会用就可以了。机器视觉与图像处理是两码事哟。学机器视觉，可以从《机器视觉实用教程》开始，图像处理实用型有的《ni vision builder for ai入门教程》，《基于vision assistant的图像处理实用教程》，《labview vision图像处理开发宝典》等。

色弱可以学机器视觉slam吗有什么影响

2，视觉slam研究需要哪些硬件设备

其实还是要根据实际应用需求去配置硬件。像无人驾驶车辆或飞行器的自主飞行，需要的硬件设备就比较多了，主要是嵌入式计算机+摄像机+IMU，根据应用领域、飞行器的尺寸、整体系统的功耗等等，合理的配置计算机、摄像机和设计VSLAM系统，最近小觅智能新出的小觅魔方是基于Nvidia Jetson TX2打造的嵌入式运算平台，具备1.5T Flops的运算能力，还集成了视觉SLAM、人体识别和物体识别的开源算法，可以装在例如摄像头、无人机、机器人这种终端设备上，他们家本身也有小觅双目摄像头这一类产品，带IMU的。

没看懂什么意思？

视觉slam研究需要哪些硬件设备

3，如何通过视觉SLAM构建得到的三维地图进行机器人的路径规划

机器人的最优路径规划问题就是依据某个或某些优化准则 ( 工作代价最小、行走时间最短、行走路线最短等 )，在机器人的工作空间中寻找一条从起始位置到目标位置的无碰撞路径。就如人一样，只有知道怎么在环境中行走，才不会与其他物体相碰撞并且正确地从起始地到达目的地，才能去做其他的事。但是即使是完成这样一个在我们看来十分简单的任务，其实也是经过了一个良好配合与正确分析的过程。首先眼睛要搜集环境信息，把看到的环境状态反馈给大脑，然后大脑根据眼睛反馈回来的环境信息和所要到达的目的地做出综合的分析，得到一个判断和结果，然后指挥人的身体移动，从而实现在环境中的行走。机器人也是类似，只不过在这里传感器充当了机器人的“眼睛”而路径规划模块就相当于机器人的“大，脑” ，根据传感器信息和任务要求进行分析和决策，指挥机器人的运动。

如何通过视觉SLAM构建得到的三维地图进行机器人的路径规划

4，snap slam slap 有什么区别

这几个区别还是很大的，虽然从单词组成上看差不多第一个强调快snap [sn?p] vt. 突然折断，拉断；猛咬；啪地关上vi. 咬；厉声说；咯嗒一声关上n. 猛咬；劈啪声；突然折断adj. 突然的照相机快照就是这个词，当名词用。例如Here is some of our holiday snap.这些是我们的上些假日快照第二个强调力度slam [sl?m] vt. 砰地关上；猛力抨击vi. 砰地关上；猛力抨击n. 猛击；砰然声咱们平时打球扣篮就是 slam dunk第三个强调打击，用抽象的比较多slap [sl?p] n. 掴,侮辱,拍击声v. 拍击,侮辱,申斥ad. 正面地,直接地,突然地生活中扇耳光就用这个词

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。

5，学习SLAM需要哪些预备知识

开始做SLAM（机器人同时定位与建图）研究已经近一年了。从一年级开始对这个方向产生兴趣，到现在为止，也算是对这个领域有了大致的了解。然而越了解，越觉得这个方向难度很大。总体来讲有以下几个原因：入门资料很少。虽然国内也有不少人在做，但这方面现在没有太好的入门教程。《SLAM for dummies》可以算是一篇。中文资料几乎没有。SLAM研究已进行了三十多年，从上世纪的九十年代开始。其中又有若干历史分枝和争论，要把握它的走向就很费工夫。难以实现。SLAM是一个完整的系统，由许多个分支模块组成。现在经典的方案是“图像前端，优化后端，闭环检测”的三部曲，很多文献看完了自己实现不出来。自己动手编程需要学习大量的先决知识。首先你要会C和C++，网上很多代码还用了11标准的C++。第二要会用Linux。第三要会cmake，vim/emacs及一些编程工具。第四要会用openCV, PCL, Eigen等第三方库。只有学会了这些东西之后，你才能真正上手编一个SLAM系统。如果你要跑实际机器人，还要会ROS。当然，困难多意味着收获也多，坎坷的道路才能锻炼人（比如说走着走着才发现Linux和C++才是我的真爱之类的。）鉴于目前网上关于视觉SLAM的资料极少，我于是想把自己这一年多的经验与大家分享一下。说的不对的地方请大家批评指正。这篇文章关注视觉SLAM，专指用摄像机，Kinect等深度像机来做导航和探索，且主要关心室内部分。到目前为止，室内的视觉SLAM仍处于研究阶段，远未到实际应用的程度。一方面，编写和使用视觉SLAM需要大量的专业知识，算法的实时性未达到实用要求；另一方面，视觉SLAM生成的地图（多数是点云）还不能用来做机器人的路径规划，需要科研人员进一步的探索和研究。以下，我会介绍SLAM的历史、理论以及实现的方式，且主要介绍视觉（Kinect）的实现方式。

6，如何通过视觉SLAM构建得到的三维地图进行机器人的

首先，我们还是需要确认一下，三维的路径规划需要哪些信息？定位与地图。机器人家上了解到首先，利用视觉 SLAM 可以解决机器人的定位问题，剩下的就是怎么将视觉地图转换成规划使用的地图了。当然，对于规划算法，三维的点状机器人，用 A*如何通过视觉SLAM构建得到的三维地图进行机器人的

首先，我们还是需要确认一下，三维的路径规划需要哪些信息？定位与地图。机器人家上了解到首先，利用视觉 slam 可以解决机器人的定位问题，剩下的就是怎么将视觉地图转换成规划使用的地图了。当然，对于规划算法，三维的点状机器人，用 a* 还凑合，但是，如果是需要考虑姿态的无人机（六维），那么可能就得考虑用基于采样的方法或者轨迹优化类的算法了。而这类算法，不太可能直接得到完整的 configuration space，所以涉及到环境（地图）的就一个用途：碰撞检测/计算与障碍物距离。我们用 v-slam 建立的地图可能长这样：理论上讲，直接输入这些障碍物的点就够用了（计算每个点与机器人最近距离）。但是，毕竟点很多呀，而且v-slam很可能计算到一些错误的点。所以，我们一般需要进行以下处理：（我就用机械臂上的来做例子，当然，我的点云是从kinect获取的，但大概意思相同：机器之眼 | kinect v2）滤波：去掉一些离群点，pcl 库就提供了几种点云滤波算法。滤波前：滤波后： octomap：在做规划时，对障碍物的距离精度要求其实不是那么高，所以，完全可以对点云数据进行压缩。降采样是一个方法，但是采用八叉树结构是更通用的方法：octomap - 3d occupancy mapping。前面的图中可以发现，我将机械臂规划中的点云也换成了octomap，这样，每次只需对octomap中的小立方体与机械臂做碰撞检测就行，大大降低了存储数据量与碰撞检测运算量。 sematic map: 就算转换成了octomap，小立方体还是很多呀，怎么办？这时候就可以对点云进行一些处理了。例如，通过平面检测，识别出地面、天花板等，直接用一个大的立方体替换掉octomap的小方块；或者通过物体识别算法识别出环境中的物体，用物体的3d模型替换octomap，这样也可以大大减少碰撞检测的计算量。