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、...

SLAM技术是解决建图和定位问题，而高仙机器人通过对激光SLAM、视觉vSLAM和语义SLAM等多种技术的有效融合，高仙已经升级到了SLAM2.0技术，多项技术指标远超行业平均水平，确保了机器人可以实现贯通室内+室外全场景的大规模建图...

高仙属于低速无人驾驶领域的佼佼者，自主定位导航模块做得很好.技术的话要属融合了VSLAM和激光SLAM等技术的语义SLAM了，能达到百万平方级别的建图，业内平均也就十几二十.

对于不关注稠密重建、不关注语义信息的SLAM（无论传感器是多少线的Lidar、各类Camera、IMU还是各类Radar等），都更关注CPU性能。预算有限时，建议更照顾CPU性能和内存容量。有些开源SLAM用到CUDA或者Libtorch等技术、框架和库等做...

RGB）具有深度信息从而转变成RGB-D，我们发展了深度估计（DepthEstimation）；为了让RGB-D变成真正有用的3D信息，我们发展了三维重建（3DReconstruction）技术；为了得到整个场景的三维点云，我们发展了SLAM；...

激光雷达SLAM包括以下几种方案:直接法,直接法的典型代表是ICP和NDT系列，ICP可以直接计算出激光的位姿，多帧可以构成联合优化，这种方案比较简单但是比较有效，常用于激光雷达的多程对齐。基于特征的匹配(LO)，该方案的典型...

在实践中,一种有效的无人车定位方法是改变原来SLAM中的扫描匹配类算法,具体来说,我们不再在定位的同时制图,而是事先使用传感器如激光雷达对区域构建点云地图,通过程序和人工的处理将一部分“语义”添加到地图中(例如车道线的具体标注,路...

所以在孤陋寡闻的我看来，SLAM技术差不多到2000年左右，就根本用不着什么创新了。机器人工程应用中真正使用摄像头和视觉要解决的问题，是要让机器人理解哪里是客厅，哪里是厨房，哪里有电冰箱，当主人发出指令来冰箱这里，机器...

视觉SLAM是21世纪人工智能、机器人领域研究热点之一。AGV通过相机对行驶环境的特征进行观测，构建出环境地图，特征提取、数据关联、校正更新。相对于其他导航方式，视觉导航由于能从环境中提取语义信息，快速适应复杂场景，例如由于...

激光的栅格地图以及物体的语义地图，多层地图是为了应该环境改变而建立的。Localization部分就是根据传感器采集到的特征，与建好的地图进行匹配来定位，所以这应该不算是SLAM的过程，但是Mapping是一个SLAM的过程；