slam功能（slam的）

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1、按照传感器的不同，可以分为基于激光雷达的 2D/3D SLAM、基于深度相机的 RGBD SLAM、基于视觉传感器的 visual SLAM（以下简称 vSLAM）、基于视觉传感器和惯性单元的 visual inertial odometry（以下简称 VIO）。

2、SLAM技术的应用按传感器的不同主要分两种，基于LDS激光测距传感器的SLAM技术，和基于摄像头视觉传感器的VSLAM技术。扫地机器人连接WIFI后，用户可以在手机端看到家庭地图和扫地机器人的实时位置。第三次技术革命方向：人工智能。

3、据悉，SLAM技术是机器人在自身位置不确定的条件下，在完全未知环境中创建地图，同时利用地图进行自主定位和导航。

4、解me与we同类，都是人称代词，虽有宾格与主格之分，但同属一个大类“代词”。say是动词，不同类。

5、相对于其他同类产品而言，百度AR最具平台红利的基础优势。免费及可用性：☆☆☆百度AR SDK的核心功能将永久免费。收费的部分可能是云端API和资源存储相关服务，云端API的具体收费标准暂时还没有公布，资源存储服务的资费标准参照百度云。

机器人家上了解到对于移动机器人来说，激光雷达相当于它的“眼睛”，它通过不停扫描来获取二维空间的点阵数据，但这并不能直接被移动机器人使用。

一些自主机器人只能在熟悉的、受限的环境中工作。例如，割草机器人依靠掩埋的边界标记来定义院子的范围。办公室清洁机器人可能需要建筑物的地图才能从一个点移动到另一个点。

机器人自主移动和导航：酒店机器人通常使用自主导航技术来移动和导航。这些机器人通常使用传感器和定位技术（如GPS、激光雷达、摄像头等）来感知周围环境，并通过计算机视觉和算法进行导航。

全自主移动机器人的最重要的特点在于它的自主性和适应性，自主性是指它可以在一定的环境中，不依赖任何外部控制，完全自主地执行一定的任务。随着经济的发展和科技的进步，智能机器人早就不是什么新鲜事物。

自主导航和定位：智能机器人将具备更强的自主导航和定位能力。通过激光雷达、摄像头、传感器等技术，它们可以实现精确的环境感知和路径规划，从而更好地适应不同的工作环境。

自动驾驶常见的数据标注类型可分为2D与3D两类。常见的2D数据标注类型包括2D框、多边形、关键点、多段线、语义分割等。例如：2D语义分割常见的3D点云数据标注类型包括点云检测、点云连续帧、23D融合、点云语义分割等。

纯点云使用的标注工具以3D立体框为主，待标注对象以3D立体框形式标出，并附上相对应的属性信息标签。

平台还具有自动标注功能，可对图像进行预处理，根据标注结果调整模型进行标注，根据场景灵活配制标注流程，进一步保证了标注精度。

D点云语义分割，3D点云语义分割被用于自动驾驶、机器人等许多领域中，已经成为场景理解的关键。2D3D融合标注，2D3D融合标注是指同时对2D和3D传感器中所采集到的图像数据进行标注，并建立起联系。

D点云语义分割被用在自动驾驶、机器人等许多领域中，目前，已经成为了场景理解的关键。

且符合测量规则能够刻画目标表面特性的密集点集合，是继矢量、影像后的第三类空间数据，为刻画三维现实世界提供了最直接和有效的表达方式。目前激光点云是最具代表性的三维数据，也是自动驾驶领域常用的一种数据类型。

增强现实能力。ARunit是OPPO为应用提供的增强现实能力的基础服务平台，借助ARunit，开发者可以在手机应用中实现增强现实功能，在购物应用中试穿衣服、在旅游应用中实现虚拟导游等。

AR实景导航功能介绍：OPPO与高德地图合作，在OPPO ARunit上率先开发了基于SLAM技术的AR实景导航，可以实时分析环境信息。打开高德地图导航，您可以选择AR实景导航。此时相机打开，在屏幕上显示箭头，指引您如何到达目的地。

开发者可以通过ARunit平台支撑能力进行应用的开发并通过及时的问题反馈和交流，促进平台快速的迭代创新和能力落地。开发者只需要一次开发，就能够同时支持Android、iOS、MacOS、Linux、MicrosoftWindows等系统应用。

身边没有测距仪、尺子等专业测距仪器时，通过手机即可完成简单的尺度估计和测量，提供给您一个方便、有趣、精准度高的系统测量工具，体现ARUnit的基础能力。

ARunit是OPPO今年最新推出的AR开发者平台，是OPPO力图推进AR技术的发展和普及的产物。和高德地图合作的AR导航就是通过这个平台实现的最新力作，它解决了用户在使用导航时的痛点。让AR技术真真切切的进入了普通人的生活。

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