视觉SLAM，色弱可以学机器视觉slam吗 有什么影响
来源：整理 编辑：智能门户 2023-08-26 06:06:32
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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。
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。
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。
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。
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