slam怎么跑gpu
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、框架和库等做算法加速，一般在ReadMe中有介绍，对于这部分代码，计算机的GPU性能本身只会影响实时性，显存的大小会直接决定能否跑得起来该代码。显卡预算有限时，建议侧重显存大小，建议4G起步，越大越好。不需要重新训练模型的前提下，4G差不多能够应付大多数的模型了，过小的话一些新的模型容易跑
上海高仙有哪些机器人技术啊？
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.
高仙的slam技术怎么样？
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能力、机器人厘米级的精确定位能力、对环境的深度理解力和对地图进行动态更新的能力。
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。
语意分析技术可用于哪些问题进行研究?
当然是跨视角语义分割（Cross-view Semantic Segmentation）。
语义分割（Semantic Segmentation）说到底还是为了让人工智体更好的去理解场景（Scene Understanding）。什么是理解场景？当我们在说让一个智体去理解场景的时候，我们究竟在讨论什么？这其中包含很多，场景中物体的语义，属性，场景与物体之间的相对关系，场景中人与物体的交互关系，等等。说实话很难用一句话来概括，很多研究工作往往也都是在有限的任务范围下给出了机器人理解其所视场景的定义。那么为什么语义分割对于场景理解来说这么重要？因为不管怎么说，场景理解中有些要素是绕不开的，例如目标物体的语义， 目标物体的坐标。当我们真正要应用场景理解的技术到实际生活中时，这两个点几乎是必需的。而语义分割恰好能够同时提供这两种重要的信息。
传统的2D图像语义分割技术经过众多研究人员几年时间不停的迭代，已经发展到了一个提升相当困难的时期。同时这也意味着这项技术已经渐渐的趋于成熟。但传统的2D分割还是有一定的局限性，比如我们很难从2D图像中直接获知物体的空间位置，以及其在整体空间中的布局。这很直观，因为2D图像捅破天也只有2D信息，想知道整体空间的位置信息还是需要更多的3D信息。事实上，这件事已经有相当一部分人在做了。为了让单纯的2D图像（RGB）具有深度信息从而转变成RGB-D，我们发展了深度估计（Depth Estimation）；为了让RGB-D变成真正有用的3D信息，我们发展了三维重建（3D Reconstruction）技术；为了得到整个场景的三维点云，我们发展了SLAM；为了得到场景中点云的语义信息，我们又发展了基于点云的语义分割技术。这一整套流程下来，我们可以让机器人从单纯的2D图像出发，得到空间中物体三维的坐标，语义，和边界信息。这一连串的思路十分完备，也非常本质。然而3D数据往往又面临着极为昂贵的计算成本与数据采集和标注的成本，不像2D数据有一台手机就能采集，对于标注人员来说也不如2D图像的标注来的那么直观。
那么我们能不能依旧基于2D图像，让机器人对于整个空间中物体的坐标有更好的感知？
答案是肯定的。其实在相当一部分实际任务中，得到物体准确的3D坐标是一件精确过头的事，就好比能用16位浮点数解决的任务我偏偏要用32位，可以但不是必要。很多时候我们需要3D坐标只是因为这是一个清晰的，看得见摸得着的，具体的数值目标。但再好的数值目标，跟实际使用体验的关联性也不是百分百对应的。就好像损失函数低不一定代表最后的准确率就高，数值准确率高不一定代表实际的人眼效果就好。扯远了，话说回来，基于以上我所说的，我们在求解准确的3D信息所需要的代价与传统的2D分割的局限之间找到了一个平衡点，也就是利用俯视语义图（Top-down-view Semantic Map）来感知周围环境物体的方位与布局。
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