关于slam的小思考 传感器问题 目前所有的slam相关项目使用的传感器大致分为以下几种 RGB-D传感器 单目相机 立体相机 激光雷达 在视觉里程计中，主流传感器为单目相机与RGB-D传感器，我们知道这两种传感器的数据都是与真实环境较为贴近的点云图，但是这两种传感器又各有优劣，比如RGB-D传感器使用近红外作为发射源，通过后期的数据处理进而得到相应的距离信息，这种结构有着明显的缺点：室外适应性很差，究其所以就是，室外环境中包含大量的短波红外光源，进而严重影响该传感器的效果，即便室内有时候也不尽如人意（当存在短波红外光源时）。我们再来看看单目相机的slam相关项目，这种传感器在所slam相关任务时环境适应性较好，但却无法获取真实的空间尺寸比例，于是有一些基于双目相机的slam项目出现，双目相机slam较之于单目slam更能反映真实的客观环境，但精度相对于RGB-D则差很多，在中情况下，我想问一个问题：为什么不融合这两种传感器的的数据，使得最终的点云数据既能够实现高精度建模，又不受短波近红外光源的影响，从而实现多场景应用？
