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2.选择困难症求助，云鲸和科沃斯扫地机器人哪个比较好？
3.从零开始一起学习SLAM | SLAM有什么用？

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       Zipeng Fu，斯坦福大学AI实验室计算机科学博士生，机器近日发布了一款居家保姆机器人Mobile ALOHA（阿罗哈），源码其功能强大，扫地能完成做饭、机器量能风暴源码乘坐电梯、源码清理桌面、扫地洗碗、机器摆放物品、源码倒垃圾、扫地扫地、机器浇花、源码陪伴宠物等复杂任务。扫地ALOHA的机器移动速度与人步行相近，主要依靠两个机械臂完成任务，相亲直播app源码购买外观非传统人形设计，成本较低，预估造价3w刀。

       ALOHA设计和性能突出，能辅助人类学习新技能，使之在执行任务时更贴近人类行为。然而，在执行任务时，ALOHA出现了一些小失误，展示了其产品尚不成熟，距离真正的落地和商业化还有一定距离。但总体来说，ALOHA已经满足了人们对于机器人在日常生活中的许多幻想，是懒人的一大福利。

       ALOHA团队已将源代码开源，linux11源码解析此举值得称赞。对ALOHA感兴趣的用户可以访问其官网或观看YouTube视频了解更多信息。

选择困难症求助，云鲸和科沃斯扫地机器人哪个比较好？

       云鲸扫地机器人好。云鲸是一个清洁机器人品牌，致力于开发一键清洁的家庭服务机器人，成立于年月,总部位于东莞。云鲸隶属于云鲸智能科技（东莞）有限公司，年4月，云鲸上线海外众筹网站Kickstarter；年，云鲸获爱迪生发明奖金奖。

       发展历程

       年双十一期间，台云鲸“小白鲸”在月4日预售中火速预定告罄。

       年4月，云鲸完成B轮融资，在线点播app源码由字节跳动、源码资本领投，老股东盈峰资本、大米创投等跟投。

       年双十一，云鲸小白鲸销售额突破千万。

       年，云鲸在海外众筹网站Kickstarter启动众筹项目。

       年月，云鲸成立，获得清水湾资本，明势资本，盈丰资本领投。

从零开始一起学习SLAM | SLAM有什么用？

       SLAM，即Simultaneous Localization And Mapping，BSD3源码树是一个在移动设备上同时进行定位和地图构建的过程。我们可以通过一个日常例子来理解它，比如家用的智能扫地机器人。

       早期的扫地机器人在工作时，只能简单地避开障碍物，随机游走清扫，导致效率低下且清扫不彻底。然而，随着SLAM技术的引入，现在的扫地机器人能够通过传感器扫描环境，建立地图，并根据自身的定位进行高效的清扫路径规划，包括自动回充、断点续扫等高级功能。这要求机器人具备三大能力：定位（Localization）、建图（Mapping）和路径规划（Route Planning）。

       具体来说，定位是机器人需要知道自己在房间的准确位置；建图是机器人需要构建出对周围环境的详细地图；路径规划是机器人需要找到从当前位置到指定目标的最短路径。这些能力相辅相成，使得扫地机器人能够智能地完成清扫任务。

       SLAM技术不仅在扫地机器人中得到应用，还在自动驾驶、无人机、AR、智能机器人等领域发挥了重要作用。传感器主要分为激光雷达和视觉两大类。激光雷达在早期SLAM研究中较为常用，因其高精度和成熟的解决方案，但价格高、体积大、信息较少的缺点也明显。而视觉SLAM则使用摄像头作为主传感器，广泛应用于AR、自动驾驶等前沿领域。

       定位相关应用中，SLAM技术在自动驾驶中主要用于更精确地确定汽车的位置。在室外导航方面，尽管地图类App已经做得很好，但它们在车道识别、GPS失效区域的定位等方面仍有局限性。通过SLAM技术，可以实现更精准的室内定位，如在电商仓库的AGV机器人、移动机器人等场景。

       建图相关应用中，SLAM可以用于生成物体的三维模型或对较大场景进行三维重建。这在室内场景的三维重建、增强现实游戏、三维漫游等方面有广泛应用。

       关于SFM（结构从运动）和SLAM的区别，它们讨论的是相似的问题，但起源和应用领域不同。SFM强调实时性，通常离线处理，而SLAM更注重实时定位与地图构建。SFM处理的图像通常为同一场景在不同时间、不同相机拍摄的，而SLAM一般要求同一相机的序列图像或连续视频。SFM使用相机作为传感器，而SLAM除了相机外，还会集成惯导、激光雷达等传感器。

       对于快速对自由女神像进行3D重建，考虑到没有特殊硬件的情况下，选择SLAM可能是一个更合适的方式，因为它可以实时处理动态环境，而SFM通常更适合静态场景的重建。

       为了深入学习SLAM，可以参考以下资源：

       基于LiDAR的多传感器融合SLAM系列教程：LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM

       系统全面的相机标定课程：单目/鱼眼/双目/阵列相机标定：原理与实战

       视觉SLAM必备基础课程：视觉SLAM必学基础：ORB-SLAM2源码详解

       深度学习三维重建课程：基于深度学习的三维重建学习路线

       激光定位+建图课程：激光SLAM怎么学？手把手教你Cartographer从入门到精通！

       视觉+IMU定位课程：视觉惯性里程计讲教程全部上线！IMU预积分/残差雅克比推导、边缘化约束、滑窗BA！

       手把手图像三维重建课程：系统学三维重建讲全部上线！掌握稠密匹配、点云融合、网格重建、纹理贴图！

       通过这些课程和资源，你可以快速入门SLAM，并在实践中掌握相关技能。