Question

图像视觉算法(深度学习)和SLAM算法哪个更有前景啊？

本人学优化算法和机器学习出身，在某大厂搞智能车规控算法，想换个前景好的方向

Answer 1

vSALM(Visual SLAM)能够在跟踪摄像机(用于AR的手持或者头盔，或者装备在机器人上)位置和方位的同时构建三维地图. SLAM算法与ConvNets和深度学习是互补的。SLAM关注几何问题，而深度学习主要关注识别问题。如果你想让机器人走到冰箱面前而不撞到墙，就用SLAM。如果你想让机器人识别冰箱里的物品，就用ConvNets。http://openmvg.readthedocs.io/en/latest/

SLAM相当于实时版本的SFM(Structure From Motion)。vSLAM使用摄像机，放弃了昂贵的激光传感器和惯性传感器(IMU)。单目SLAM使用单个相机，而非单目SLAM通常使用预先标定好的固定基线的立体摄像机。SLAM是基于几何方法的计算机视觉的一个主要的例子。事实上，CMU(卡内基梅陇大学)的机器人研究机构划分了两个课程：基于学习方法的视觉和基于几何方法的视觉。

SFM vs vSLAM

SFM和SLAM解决的是相似的问题，但SFM是以传统的离线的方式来实现的。SLAM慢慢地朝着低功耗，实时和单个RGB相机模式发展。下面是一些流行的开源SFM软件库。

• Bundler: 一个开源SFM工具箱，http://www.cs.cornell.edu/~snavely/bundler/

• Libceres: 一个非线性最小二乘法库(对bundle adjustment问题非常有用)，http://ceres-solver.org/

• Andrew Zisserman's多视图几何Matlab函数库，http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/hzbook/code/

vSLAM vs 自动驾驶

自动驾驶汽车是SLAM最重要的一个应用领域。未来很多年里，在自动驾驶领域将持续地研究SLAM。