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SLAM主要分为激光SLAM和视觉SLAM（vSLAM） 两大类。其中，激光SLAM比vSLAM起步早，在理论、技术和产品落地上都相对成熟。从成本上来说，vSLAM主要通过视觉摄像头来采集信息，因此造价要比激光雷达低很多。从应用场景上来说，囿于传统单线激光SLAM的固有弊端，目前此类模块主要被应用在室内，但对于无人配送行业来说，不能兼顾室内外场景，无人配送只是空谈。与传统单线激光SLAM相比， vSLAM在室内外环境外均能开展工作，且成本相对较低，对于无人配送行业来说无疑是一个更优的选择。

目前，实现vSLAM方案主要有两种路径，一种是基于RGBD的深度摄像机(如Kinect)，它的特点是可以通过红外结构光或Time-of-Flight原理，直接测出图像中各像素离相机的距离。不过，现在多数RGBD相机还存在测量范围窄、噪声大、视野小等诸多问题，主要适用于室内SLAM，并不适用于需要在室外工作的无人配送餐车。

还有一种就是基于单目或双目摄像头的vSLAM。单目相机SLAM，即只用一只摄像头就可以完成的SLAM 。这样做的好处是传感器简单、成本特别的低，但相比别的视觉传感器，单目有个大的问题，就是没法确切地得到深度。

相比单目摄像头，双目摄像头的功能更加丰富，可获取依靠单目摄像头无法准确识别的深度等信息。双目摄像头是利用仿生学原理，通过标定后的双摄像头得到同步*图像，然后计算获取的2维图像像素点的第三维深度信息。相对较低的造价以及稳定的室内外应用效果使许多大厂纷纷将目光聚焦到这一才涌现不久的细分领域。

深耕此领域的小觅智能已与国内外200余家企业客户开展了服务与合作，其中标配六轴传感器（IMU）和红外主动光探测器（IR）的小觅双目摄像头标准版，利用摄像头和运动传感器的互补性，可为视觉SLAM的研究提供精度更高、成本更低、布置简单、同时可以实现人脸和物体识别的视觉SLAM研发硬件。

就目前而言，“双目 IMU”的结合方式，是眼下SLAM的相对优方案。小觅双目摄像头标准版内置的六轴传感器（IMU）可为视觉*算法的研究提供数据的互补和校正，适用于视觉惯性里程计（VIO）的算法研究，帮助提升*精度，摄像头模组，而红外主动光探测器（IR）可以帮助解决室内白墙和无纹理物体的识别难题，提升图像源的识别精度。

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麦姆斯咨询报道称，小米、OPPO、vivo等手机厂商早就计划在2017年第四季度推出搭载3D摄像头模组的手机新品；手机ODM*闻泰科技也透露，2018年闻泰科技已在部分中端机型上规划人脸识别，并已开始接触多家供应商进行3D摄像头模组测试；华为消费者BG负责人余承东更是直接向媒体确认已“搞定”了人脸识别；3D摄像头供应商奇景光电也向媒体透露消息，目前正在与少数几家智能手机厂紧密合作，目标在2018年上半年推出3D摄像头模组智能手机。

　　国际电子商情获悉，车载摄像头模组，小米应该是国内****早搭载3D摄像头模组的手机厂商，目前确已在规划3D摄像头新品，并希望在2018年3月发布，然而事情可能未如小米所愿。