slam软件是干什么用的(SLAM技术的作用是什么)

SLAM与VSLAM有什么区别?

SLAM与VSLAM的区别：

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。

SLAM简介：

SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization), 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移动一边逐步描绘出此环境完全的地图，所谓完全的地图（a consistent map）是指不受障碍行进到房间可进入的每个角落。

SLAM2.0：

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算法是什么？

SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写，意为“同步定位与建图”，主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题。

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的（Robotics领域一般用Laser Range Finder来做SLAM）。

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。

因此在具体的应用中，往往需要根据移动设备所具有的传感器组合、计算能力、用户场景等，选择和深度定制合适的SLAM算法。比如，无人驾驶汽车和手机端AR类应用的SLAM算法就非常不同。

SLAM的典型应用领域

机器人定位导航领域：地图建模。SLAM可以辅助机器人执行路径规划、自主探索、导航等任务。国内的科沃斯、塔米以及最新面世的岚豹扫地机器人都可以通过用SLAM算法结合激光雷达或者摄像头的方法，让扫地机高效绘制室内地图，智能分析和规划扫地环境，从而成功让自己步入了智能导航的阵列。

VR/AR方面：辅助增强视觉效果。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。

无人机领域：地图建模。SLAM可以快速构建局部3D地图，并与地理信息系统（GIS）、视觉对象识别技术相结合，可以辅助无人机识别路障并自动避障规划路径，曾经刷爆美国朋友圈的Hovercamera无人机，就应用到了SLAM技术。

无人驾驶领域：视觉里程计。SLAM技术可以提供视觉里程计功能，并与GPS等其他定位方式相融合，从而满足无人驾驶精准定位的需求。例如，应用了基于激光雷达技术Google无人驾驶车以及牛津大学MobileRoboticsGroup11年改装的无人驾驶汽车野猫(Wildcat)均已成功路测。

以上内容参考：slam路径规划算法 - CSDN

slam能不能不重新播放

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。

小竹韶科技（6）同步定位与建图（SLAM）

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。