jetson nano跑slam会卡顿吗

会。使用wifi远程连接的方式，jetsonnano跑slam会出现因网络状态不好感觉卡顿。JetsonNano是英伟达发布的一款小型人工智能（AI）计算主板，最大亮点是带有嵌入式领域相对高端的GPU，并且提供AI和计算机视觉（ComputerVision）的应用程序编程接口（API），可以直接用于注重低功耗的AI应用场景。

搭建slam小车根据个人而异，有的熟练者半小时到几个小时不等。

作为机器人导航研究的一个分支，同时定位与地图创建(slam)理论研究发展迅速，然而，可用于室外slam研究的实验平台却非常有限。一些研究机构采用简单的移动底盘配合里程计、视觉传感器等搭建而成，其功能非常有限，且稳定性不佳，这些简单的slam实验平台由各个研究机构自身开发和使用，仅限于研究用途。另有一些商业化的slam平台，如mobilerobots公司(被adept公司并购)的pioneer系列移动机器人，此类机器人的性能稳定，但是其底层源代码保密，关键的硬件驱动程序和传感器数据采集处理程序不开源，用户只能基于其底层接口函数编写应用程序，要在这些商业化机器人的基础上扩展硬件和软件极为困难，更为关键的是，商业化的室外slam平台价格昂贵，目前在中国很难广泛应用。

学人工智能要什么基础

数学是人工智能必备的基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。而且在各种算法以及程序语言都需要基于数学的计算方法。对于数学基础，需要掌握到高等数学、线性代数、概率论数理统计和随机过程、离散数学、数值分析等等。一般情况下本科理科专业的数学知识已经基本符合人工智能的相关要求。

人工智能技术中算法是核心。人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法;当然还有各个领域需要的算法，比如要让机器人自己在位置环境导航和建图就需要研究SLAM;总之算法很多需要时间的积累。

人工智能技术实现主要使用Python编程语言。通过编程语言将各种算法应用到计算机程序中，从而实现较终机器可执行的人工智能的程序。当然如果涉及到硬件开发的话，较好还要掌握一些C语言之类的编程语言。

人工智能就业前景

前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用较广泛的语言：C/C++)必须得很好。

微电子(数字电路、低频高频模拟电路、较主要的是嵌入式的编程能力)得学得很好，还要有一定的机械设计能力(空间思维能力很重要)。这样的话，你就是人才，你就是中国未来5年以后急需的人工智能领域的人才。一门深入地钻研下去，你就是这个领域的甚至大师。

1 如果一个非微软的Kinect驱动安装在你的Windows PC上，那么请卸载它，再安装

微软的Kinect驱动，否则可能Kinect不工作；

2 务必给Kinect连接外接电源—如果你想让Kinect全力工作的话；如果Kinect只依靠

通过USB端口提供的电源，那么它只能发挥最小限度的功能； 3 播放标准的音频和视频，不需要特定的软件；

4 如果你使用USB hub的话，那么Kinect将是接在USB hub上的唯一设备。如果你有

多个Kinect，请把它们连接到不同的USB Controllers。如果2台Kinect连接到了一个USB端口上，那么只有一个能正常工作； 5 Kinect内置了一个风扇来防止过热。风扇是由Kinect的固件控制的，一旦温度达到

90摄氏度，摄像头就会关闭。没有提供能控制风扇的API 6 合理的光照—不能太强也不能太弱，对于RGB摄像头是非常重要的。白炽光、荧光

灯和自然光照没有问题。切忌用强烈的光连续照射摄像头，这会“弄瞎”摄像头的。 7 深度传感器在普通和弱光下工作正常，只是在接近黑暗的光照下会增加信号中的噪声。

8 深度传感器是通过反射光来分析深度信息的。因此，强反射的（如镜子，打磨的金属）、强吸光的物体可能不会被识别的非常好。

加载完驱动后，现在开始设置你的开发环境。如果你使用的是Visual Studio，请阅读下面的开发环境设置知识来帮助你创建你的第一个C或C++应用程序。

一个普通聊天机器人需要大量语言训练。有两种做法，（对于中文）传统的是对一段文字进行分词，然后进行主谓宾分析，接着通过数据库中有的句型模式进行匹配，取得匹配高的几个，查找对应回答句型并根据原有文本联想填词。

现代一般通过大规模语料训练，现成一个大的概率表，再得到回答映射概率表，最后自动完成聊天。对于小黄鸡之类的程序，是根据传统ALICE程序对句式学习的产物。

流程：

语料－－－分词（中科院ICTCLAS库）－－－语法分析／概率分析（聚类，N－gram）－－－句型模式匹配（模板匹配）／隐马可夫链，神经网络－－－概率分析（N－gram）／句型选用－－－句子生成

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