双人成行太空漫步有个激光的地图怎么玩？(激光slam是干什么的？)
1. 双人成行太空漫步有个激光的地图怎么玩？
在双人成行太空漫步中，激光地图需要两个玩家合作完成。玩家需要寻找并解决激光地图上的谜题，以便搭建一条安全的通道，从起点到达终点。
玩家需要注意避开激光的射线，同时还要注意时间限制，避免被激光照射而失败。通过合作和策略，两个玩家可以成功完成激光地图，享受太空漫步的快乐和刺激。
2. 激光slam是干什么的？
SLAM技术被广泛运用于机器人、无人机、无人驾驶、AR、VR等领域，依靠传感器可实现机器的自主定位、建图、路径规划等功能。由于传感器不同，SLAM的实现方式也有所不同，按传感器来分，SLAM主要包括激光SLAM和视觉SLAM两大类。其中，激光SLAM比视觉SLAM起步早，在理论、技术和产品落地上都相对成熟。基于视觉的SLAM方案目前主要有两种实现路径，一种是基于RGBD的深度摄像机，比如Kinect；还有一种就是基于单目、双目或者鱼眼摄像头的。视觉SLAM目前尚处于进一步研发和应用场景拓展、产品逐渐落地阶段。
激光SLAM，是目前最稳定、最主流的定位导航方法。
3. 双人成行太空漫步有个激光的地图怎么玩？
在双人成行太空漫步中，激光地图需要两个玩家合作完成。玩家需要寻找并解决激光地图上的谜题，以便搭建一条安全的通道，从起点到达终点。
玩家需要注意避开激光的射线，同时还要注意时间限制，避免被激光照射而失败。通过合作和策略，两个玩家可以成功完成激光地图，享受太空漫步的快乐和刺激。
4. slam导航和激光导航区别？
SLAM技术被广泛运用于机器人、无人机、无人驾驶、AR、VR等领域，依靠传感器可实现机器的自主定位、建图、路径规划等功能。由于传感器不同，SLAM的实现方式也有所不同，按传感器来分，SLAM主要包括激光SLAM和视觉SLAM两大类。其中，激光SLAM比视觉SLAM起步早，在理论、技术和产品落地上都相对成熟。基于视觉的SLAM方案目前主要有两种实现路径，一种是基于RGBD的深度摄像机，比如Kinect；还有一种就是基于单目、双目或者鱼眼摄像头的。视觉SLAM目前尚处于进一步研发和应用场景拓展、产品逐渐落地阶段。
激光SLAM，是目前最稳定、最主流的定位导航方法。
视觉SLAM是基于视觉的定位与建图。随着计算机视觉的迅速发展，视觉SLAM因为信息量大，适用范围广等优点受到广泛关注。
（1）基于深度摄像机的视觉SLAM，跟激光SLAM类似，通过收集到的点云数据，能直接计算障碍物距离；
（2）基于单目、鱼眼相机的视觉SLAM方案，利用多帧图像来估计自身的位姿变化，再通过累计位姿变化来计算距离物体的距离，并进行定位与地图构建。
下面就简单从几个方面对比了一下激光SLAM和视觉SLAM。
1.成本
激光雷达成本相对来说比较高，但国内也有低成本激光雷达（RPLIDAR）解决方案。视觉SLAM主要是通过摄像头来采集数据信息，跟激光雷达一对比，摄像头的成本显然要低很多。但激光雷达能更高精度的测出障碍点的角度和距离，方便定位导航。
2.应用场景
从应用场景来说，视觉SLAM的应用场景要丰富很多。视觉SLAM在室内外环境下均能开展工作，但是对光的依赖程度高，在暗处或者一些无纹理区域是无法进行工作的。而激光SLAM目前主要被应用在室内，用来进行地图构建和导航工作。
3.地图精度
激光SLAM在构建地图的时候，精度较高，思岚科技的RPLIDAR系列构建的地图精度可达到2cm左右；视觉SLAM，比如常见的，大家也用的非常多的深度摄像机Kinect，（测距范围在3-12m之间），地图构建精度约3cm；所以激光SLAM构建的地图精度一般来说比视觉SLAM高，且能直接用于定位导航。
4.易用性
激光SLAM和基于深度相机的视觉SLAM均是通过直接获取环境中的点云数据，根据生成的点云数据，测算哪里有障碍物以及障碍物的距离。但是基于单目、双目、鱼眼摄像机的视觉SLAM方案，则不能直接获得环境中的点云，而是形成灰色或彩色图像，需要通过不断移动自身的位置，通过提取、匹配特征点，利用三角测距的方法测算出障碍物的距离。
5.安装方式
雷达最先开始应用于军事行业，后来逐渐民用。被大家广泛知晓最先应该是从谷歌的无人车上所知道的。当时Velodyne雷达体积、重量都较大，应用到一些实际场景中显然不适合。比如无人机、AR、VR这种，本身体积就很小，再搭载大体积的激光雷达的话，根本无法使用，也影响美感和性能。所以视觉SLAM的出现，利用摄像头测距，弥补了激光雷达的这一缺点，安装方式可以随着场景的不同实现多元化。
5. 激光slam是干什么的？
SLAM技术被广泛运用于机器人、无人机、无人驾驶、AR、VR等领域，依靠传感器可实现机器的自主定位、建图、路径规划等功能。由于传感器不同，SLAM的实现方式也有所不同，按传感器来分，SLAM主要包括激光SLAM和视觉SLAM两大类。其中，激光SLAM比视觉SLAM起步早，在理论、技术和产品落地上都相对成熟。基于视觉的SLAM方案目前主要有两种实现路径，一种是基于RGBD的深度摄像机，比如Kinect；还有一种就是基于单目、双目或者鱼眼摄像头的。视觉SLAM目前尚处于进一步研发和应用场景拓展、产品逐渐落地阶段。
激光SLAM，是目前最稳定、最主流的定位导航方法。
6. 双人成行太空漫步有个激光的地图怎么玩？
在双人成行太空漫步中，激光地图需要两个玩家合作完成。玩家需要寻找并解决激光地图上的谜题，以便搭建一条安全的通道，从起点到达终点。
玩家需要注意避开激光的射线，同时还要注意时间限制，避免被激光照射而失败。通过合作和策略，两个玩家可以成功完成激光地图，享受太空漫步的快乐和刺激。
7. 激光slam是干什么的？
SLAM技术被广泛运用于机器人、无人机、无人驾驶、AR、VR等领域，依靠传感器可实现机器的自主定位、建图、路径规划等功能。由于传感器不同，SLAM的实现方式也有所不同，按传感器来分，SLAM主要包括激光SLAM和视觉SLAM两大类。其中，激光SLAM比视觉SLAM起步早，在理论、技术和产品落地上都相对成熟。基于视觉的SLAM方案目前主要有两种实现路径，一种是基于RGBD的深度摄像机，比如Kinect；还有一种就是基于单目、双目或者鱼眼摄像头的。视觉SLAM目前尚处于进一步研发和应用场景拓展、产品逐渐落地阶段。
激光SLAM，是目前最稳定、最主流的定位导航方法。
8. slam导航和激光导航区别？
SLAM技术被广泛运用于机器人、无人机、无人驾驶、AR、VR等领域，依靠传感器可实现机器的自主定位、建图、路径规划等功能。由于传感器不同，SLAM的实现方式也有所不同，按传感器来分，SLAM主要包括激光SLAM和视觉SLAM两大类。其中，激光SLAM比视觉SLAM起步早，在理论、技术和产品落地上都相对成熟。基于视觉的SLAM方案目前主要有两种实现路径，一种是基于RGBD的深度摄像机，比如Kinect；还有一种就是基于单目、双目或者鱼眼摄像头的。视觉SLAM目前尚处于进一步研发和应用场景拓展、产品逐渐落地阶段。
激光SLAM，是目前最稳定、最主流的定位导航方法。
视觉SLAM是基于视觉的定位与建图。随着计算机视觉的迅速发展，视觉SLAM因为信息量大，适用范围广等优点受到广泛关注。
（1）基于深度摄像机的视觉SLAM，跟激光SLAM类似，通过收集到的点云数据，能直接计算障碍物距离；
（2）基于单目、鱼眼相机的视觉SLAM方案，利用多帧图像来估计自身的位姿变化，再通过累计位姿变化来计算距离物体的距离，并进行定位与地图构建。
下面就简单从几个方面对比了一下激光SLAM和视觉SLAM。
1.成本
激光雷达成本相对来说比较高，但国内也有低成本激光雷达（RPLIDAR）解决方案。视觉SLAM主要是通过摄像头来采集数据信息，跟激光雷达一对比，摄像头的成本显然要低很多。但激光雷达能更高精度的测出障碍点的角度和距离，方便定位导航。
2.应用场景
从应用场景来说，视觉SLAM的应用场景要丰富很多。视觉SLAM在室内外环境下均能开展工作，但是对光的依赖程度高，在暗处或者一些无纹理区域是无法进行工作的。而激光SLAM目前主要被应用在室内，用来进行地图构建和导航工作。
3.地图精度
激光SLAM在构建地图的时候，精度较高，思岚科技的RPLIDAR系列构建的地图精度可达到2cm左右；视觉SLAM，比如常见的，大家也用的非常多的深度摄像机Kinect，（测距范围在3-12m之间），地图构建精度约3cm；所以激光SLAM构建的地图精度一般来说比视觉SLAM高，且能直接用于定位导航。
4.易用性
激光SLAM和基于深度相机的视觉SLAM均是通过直接获取环境中的点云数据，根据生成的点云数据，测算哪里有障碍物以及障碍物的距离。但是基于单目、双目、鱼眼摄像机的视觉SLAM方案，则不能直接获得环境中的点云，而是形成灰色或彩色图像，需要通过不断移动自身的位置，通过提取、匹配特征点，利用三角测距的方法测算出障碍物的距离。
5.安装方式
雷达最先开始应用于军事行业，后来逐渐民用。被大家广泛知晓最先应该是从谷歌的无人车上所知道的。当时Velodyne雷达体积、重量都较大，应用到一些实际场景中显然不适合。比如无人机、AR、VR这种，本身体积就很小，再搭载大体积的激光雷达的话，根本无法使用，也影响美感和性能。所以视觉SLAM的出现，利用摄像头测距，弥补了激光雷达的这一缺点，安装方式可以随着场景的不同实现多元化。
9. slam导航和激光导航区别？
SLAM技术被广泛运用于机器人、无人机、无人驾驶、AR、VR等领域，依靠传感器可实现机器的自主定位、建图、路径规划等功能。由于传感器不同，SLAM的实现方式也有所不同，按传感器来分，SLAM主要包括激光SLAM和视觉SLAM两大类。其中，激光SLAM比视觉SLAM起步早，在理论、技术和产品落地上都相对成熟。基于视觉的SLAM方案目前主要有两种实现路径，一种是基于RGBD的深度摄像机，比如Kinect；还有一种就是基于单目、双目或者鱼眼摄像头的。视觉SLAM目前尚处于进一步研发和应用场景拓展、产品逐渐落地阶段。
激光SLAM，是目前最稳定、最主流的定位导航方法。
视觉SLAM是基于视觉的定位与建图。随着计算机视觉的迅速发展，视觉SLAM因为信息量大，适用范围广等优点受到广泛关注。
（1）基于深度摄像机的视觉SLAM，跟激光SLAM类似，通过收集到的点云数据，能直接计算障碍物距离；
（2）基于单目、鱼眼相机的视觉SLAM方案，利用多帧图像来估计自身的位姿变化，再通过累计位姿变化来计算距离物体的距离，并进行定位与地图构建。
下面就简单从几个方面对比了一下激光SLAM和视觉SLAM。
1.成本
激光雷达成本相对来说比较高，但国内也有低成本激光雷达（RPLIDAR）解决方案。视觉SLAM主要是通过摄像头来采集数据信息，跟激光雷达一对比，摄像头的成本显然要低很多。但激光雷达能更高精度的测出障碍点的角度和距离，方便定位导航。
2.应用场景
从应用场景来说，视觉SLAM的应用场景要丰富很多。视觉SLAM在室内外环境下均能开展工作，但是对光的依赖程度高，在暗处或者一些无纹理区域是无法进行工作的。而激光SLAM目前主要被应用在室内，用来进行地图构建和导航工作。
3.地图精度
激光SLAM在构建地图的时候，精度较高，思岚科技的RPLIDAR系列构建的地图精度可达到2cm左右；视觉SLAM，比如常见的，大家也用的非常多的深度摄像机Kinect，（测距范围在3-12m之间），地图构建精度约3cm；所以激光SLAM构建的地图精度一般来说比视觉SLAM高，且能直接用于定位导航。
4.易用性
激光SLAM和基于深度相机的视觉SLAM均是通过直接获取环境中的点云数据，根据生成的点云数据，测算哪里有障碍物以及障碍物的距离。但是基于单目、双目、鱼眼摄像机的视觉SLAM方案，则不能直接获得环境中的点云，而是形成灰色或彩色图像，需要通过不断移动自身的位置，通过提取、匹配特征点，利用三角测距的方法测算出障碍物的距离。
5.安装方式
雷达最先开始应用于军事行业，后来逐渐民用。被大家广泛知晓最先应该是从谷歌的无人车上所知道的。当时Velodyne雷达体积、重量都较大，应用到一些实际场景中显然不适合。比如无人机、AR、VR这种，本身体积就很小，再搭载大体积的激光雷达的话，根本无法使用，也影响美感和性能。所以视觉SLAM的出现，利用摄像头测距，弥补了激光雷达的这一缺点，安装方式可以随着场景的不同实现多元化。
10. 激光slam是干什么的？
SLAM技术被广泛运用于机器人、无人机、无人驾驶、AR、VR等领域，依靠传感器可实现机器的自主定位、建图、路径规划等功能。由于传感器不同，SLAM的实现方式也有所不同，按传感器来分，SLAM主要包括激光SLAM和视觉SLAM两大类。其中，激光SLAM比视觉SLAM起步早，在理论、技术和产品落地上都相对成熟。基于视觉的SLAM方案目前主要有两种实现路径，一种是基于RGBD的深度摄像机，比如Kinect；还有一种就是基于单目、双目或者鱼眼摄像头的。视觉SLAM目前尚处于进一步研发和应用场景拓展、产品逐渐落地阶段。
激光SLAM，是目前最稳定、最主流的定位导航方法。
11. 激光雷达和视觉雷达区别？
激光雷达和视觉雷达是两种不同的感知技术，各自具有一定的特点和应用优势，下面是它们的区别：
1. 工作原理不同
激光雷达通过发射红外激光束，利用光的反射和距离计算技术，能够精确测量周围环境的距离和位置，建立精确的三维空间模型。而视觉雷达主要通过利用相机捕捉环境中的图像信息，并通过处理和计算来估计位置和运动等信息。
2. 精度不同
激光雷达采用高精度的测距和测角技术，能够提供非常精确的测量结果，并能够对物体的形状和材质等差异做出反应。而视觉雷达需要依靠摄像头传感系统来获得信号，由于其受光线、环境等影响较大，因而普遍精度较低。
3. 适应场景不同
激光雷达一般适用于室内和室外环境，可以较为精确地检测和绘制地形、人造物体和自然结构等物体。而视觉雷达则更多地应用于室内环境，并能够识别并跟踪人和物体的位置和运动状态，具有良好的人机交互性。
4. 价格和使用寿命不同
激光雷达通常需要高昂的设备投资，但产品的使用寿命较长，能够持续为不同的应用领域提供精确而稳定的测量结果。而视觉雷达的成本较低，可以用于各种不同的室内应用领域，但由于其部分器件存在损耗，因此需要不断升级替换。
综上所述，激光雷达和视觉雷达各有特点，适用于不同的场景和应用领域。选择哪种技术取决于具体的应用需求、预算和控制精度等因素。
12. 屋顶的绿色激光射线干嘛的？
在现代很多城市的楼市里，都可以看到楼顶上有很多绿色的激光，它主要不是为了照明，而是城市楼市景观中的光学标志，可以在计算机的控制下，可以变出多种动态的光线，具有很高的视觉冲击力，给楼区增加了不少美观性。
2同时楼顶的绿色激光主要是用在城市的标志性的楼区之中，这样能增加建筑的视觉冲击效果，还可以利用光线编辑不一样的图形或者文字等，也是很多楼层的“装饰品”，也是现代很多城市楼区建设的重要组成部分。
13. 激光雷达和视觉雷达区别？
激光雷达和视觉雷达是两种不同的感知技术，各自具有一定的特点和应用优势，下面是它们的区别：
1. 工作原理不同
激光雷达通过发射红外激光束，利用光的反射和距离计算技术，能够精确测量周围环境的距离和位置，建立精确的三维空间模型。而视觉雷达主要通过利用相机捕捉环境中的图像信息，并通过处理和计算来估计位置和运动等信息。
2. 精度不同
激光雷达采用高精度的测距和测角技术，能够提供非常精确的测量结果，并能够对物体的形状和材质等差异做出反应。而视觉雷达需要依靠摄像头传感系统来获得信号，由于其受光线、环境等影响较大，因而普遍精度较低。
3. 适应场景不同
激光雷达一般适用于室内和室外环境，可以较为精确地检测和绘制地形、人造物体和自然结构等物体。而视觉雷达则更多地应用于室内环境，并能够识别并跟踪人和物体的位置和运动状态，具有良好的人机交互性。
4. 价格和使用寿命不同
激光雷达通常需要高昂的设备投资，但产品的使用寿命较长，能够持续为不同的应用领域提供精确而稳定的测量结果。而视觉雷达的成本较低，可以用于各种不同的室内应用领域，但由于其部分器件存在损耗，因此需要不断升级替换。
综上所述，激光雷达和视觉雷达各有特点，适用于不同的场景和应用领域。选择哪种技术取决于具体的应用需求、预算和控制精度等因素。
14. 激光雷达和视觉雷达区别？
激光雷达和视觉雷达是两种不同的感知技术，各自具有一定的特点和应用优势，下面是它们的区别：
1. 工作原理不同
激光雷达通过发射红外激光束，利用光的反射和距离计算技术，能够精确测量周围环境的距离和位置，建立精确的三维空间模型。而视觉雷达主要通过利用相机捕捉环境中的图像信息，并通过处理和计算来估计位置和运动等信息。
2. 精度不同
激光雷达采用高精度的测距和测角技术，能够提供非常精确的测量结果，并能够对物体的形状和材质等差异做出反应。而视觉雷达需要依靠摄像头传感系统来获得信号，由于其受光线、环境等影响较大，因而普遍精度较低。
3. 适应场景不同
激光雷达一般适用于室内和室外环境，可以较为精确地检测和绘制地形、人造物体和自然结构等物体。而视觉雷达则更多地应用于室内环境，并能够识别并跟踪人和物体的位置和运动状态，具有良好的人机交互性。
4. 价格和使用寿命不同
激光雷达通常需要高昂的设备投资，但产品的使用寿命较长，能够持续为不同的应用领域提供精确而稳定的测量结果。而视觉雷达的成本较低，可以用于各种不同的室内应用领域，但由于其部分器件存在损耗，因此需要不断升级替换。
综上所述，激光雷达和视觉雷达各有特点，适用于不同的场景和应用领域。选择哪种技术取决于具体的应用需求、预算和控制精度等因素。
15. 屋顶的绿色激光射线干嘛的？
在现代很多城市的楼市里，都可以看到楼顶上有很多绿色的激光，它主要不是为了照明，而是城市楼市景观中的光学标志，可以在计算机的控制下，可以变出多种动态的光线，具有很高的视觉冲击力，给楼区增加了不少美观性。
2同时楼顶的绿色激光主要是用在城市的标志性的楼区之中，这样能增加建筑的视觉冲击效果，还可以利用光线编辑不一样的图形或者文字等，也是很多楼层的“装饰品”，也是现代很多城市楼区建设的重要组成部分。
16. 屋顶的绿色激光射线干嘛的？
在现代很多城市的楼市里，都可以看到楼顶上有很多绿色的激光，它主要不是为了照明，而是城市楼市景观中的光学标志，可以在计算机的控制下，可以变出多种动态的光线，具有很高的视觉冲击力，给楼区增加了不少美观性。
2同时楼顶的绿色激光主要是用在城市的标志性的楼区之中，这样能增加建筑的视觉冲击效果，还可以利用光线编辑不一样的图形或者文字等，也是很多楼层的“装饰品”，也是现代很多城市楼区建设的重要组成部分。
17. slam导航和激光导航区别？
SLAM技术被广泛运用于机器人、无人机、无人驾驶、AR、VR等领域，依靠传感器可实现机器的自主定位、建图、路径规划等功能。由于传感器不同，SLAM的实现方式也有所不同，按传感器来分，SLAM主要包括激光SLAM和视觉SLAM两大类。其中，激光SLAM比视觉SLAM起步早，在理论、技术和产品落地上都相对成熟。基于视觉的SLAM方案目前主要有两种实现路径，一种是基于RGBD的深度摄像机，比如Kinect；还有一种就是基于单目、双目或者鱼眼摄像头的。视觉SLAM目前尚处于进一步研发和应用场景拓展、产品逐渐落地阶段。
激光SLAM，是目前最稳定、最主流的定位导航方法。
视觉SLAM是基于视觉的定位与建图。随着计算机视觉的迅速发展，视觉SLAM因为信息量大，适用范围广等优点受到广泛关注。
（1）基于深度摄像机的视觉SLAM，跟激光SLAM类似，通过收集到的点云数据，能直接计算障碍物距离；
（2）基于单目、鱼眼相机的视觉SLAM方案，利用多帧图像来估计自身的位姿变化，再通过累计位姿变化来计算距离物体的距离，并进行定位与地图构建。
下面就简单从几个方面对比了一下激光SLAM和视觉SLAM。
1.成本
激光雷达成本相对来说比较高，但国内也有低成本激光雷达（RPLIDAR）解决方案。视觉SLAM主要是通过摄像头来采集数据信息，跟激光雷达一对比，摄像头的成本显然要低很多。但激光雷达能更高精度的测出障碍点的角度和距离，方便定位导航。
2.应用场景
从应用场景来说，视觉SLAM的应用场景要丰富很多。视觉SLAM在室内外环境下均能开展工作，但是对光的依赖程度高，在暗处或者一些无纹理区域是无法进行工作的。而激光SLAM目前主要被应用在室内，用来进行地图构建和导航工作。
3.地图精度
激光SLAM在构建地图的时候，精度较高，思岚科技的RPLIDAR系列构建的地图精度可达到2cm左右；视觉SLAM，比如常见的，大家也用的非常多的深度摄像机Kinect，（测距范围在3-12m之间），地图构建精度约3cm；所以激光SLAM构建的地图精度一般来说比视觉SLAM高，且能直接用于定位导航。
4.易用性
激光SLAM和基于深度相机的视觉SLAM均是通过直接获取环境中的点云数据，根据生成的点云数据，测算哪里有障碍物以及障碍物的距离。但是基于单目、双目、鱼眼摄像机的视觉SLAM方案，则不能直接获得环境中的点云，而是形成灰色或彩色图像，需要通过不断移动自身的位置，通过提取、匹配特征点，利用三角测距的方法测算出障碍物的距离。
5.安装方式
雷达最先开始应用于军事行业，后来逐渐民用。被大家广泛知晓最先应该是从谷歌的无人车上所知道的。当时Velodyne雷达体积、重量都较大，应用到一些实际场景中显然不适合。比如无人机、AR、VR这种，本身体积就很小，再搭载大体积的激光雷达的话，根本无法使用，也影响美感和性能。所以视觉SLAM的出现，利用摄像头测距，弥补了激光雷达的这一缺点，安装方式可以随着场景的不同实现多元化。
18. 激光雷达和视觉雷达区别？
激光雷达和视觉雷达是两种不同的感知技术，各自具有一定的特点和应用优势，下面是它们的区别：
1. 工作原理不同
激光雷达通过发射红外激光束，利用光的反射和距离计算技术，能够精确测量周围环境的距离和位置，建立精确的三维空间模型。而视觉雷达主要通过利用相机捕捉环境中的图像信息，并通过处理和计算来估计位置和运动等信息。
2. 精度不同
激光雷达采用高精度的测距和测角技术，能够提供非常精确的测量结果，并能够对物体的形状和材质等差异做出反应。而视觉雷达需要依靠摄像头传感系统来获得信号，由于其受光线、环境等影响较大，因而普遍精度较低。
3. 适应场景不同
激光雷达一般适用于室内和室外环境，可以较为精确地检测和绘制地形、人造物体和自然结构等物体。而视觉雷达则更多地应用于室内环境，并能够识别并跟踪人和物体的位置和运动状态，具有良好的人机交互性。
4. 价格和使用寿命不同
激光雷达通常需要高昂的设备投资，但产品的使用寿命较长，能够持续为不同的应用领域提供精确而稳定的测量结果。而视觉雷达的成本较低，可以用于各种不同的室内应用领域，但由于其部分器件存在损耗，因此需要不断升级替换。
综上所述，激光雷达和视觉雷达各有特点，适用于不同的场景和应用领域。选择哪种技术取决于具体的应用需求、预算和控制精度等因素。
19. 屋顶的绿色激光射线干嘛的？
在现代很多城市的楼市里，都可以看到楼顶上有很多绿色的激光，它主要不是为了照明，而是城市楼市景观中的光学标志，可以在计算机的控制下，可以变出多种动态的光线，具有很高的视觉冲击力，给楼区增加了不少美观性。
2同时楼顶的绿色激光主要是用在城市的标志性的楼区之中，这样能增加建筑的视觉冲击效果，还可以利用光线编辑不一样的图形或者文字等，也是很多楼层的“装饰品”，也是现代很多城市楼区建设的重要组成部分。
20. 双人成行太空漫步有个激光的地图怎么玩？
在双人成行太空漫步中，激光地图需要两个玩家合作完成。玩家需要寻找并解决激光地图上的谜题，以便搭建一条安全的通道，从起点到达终点。
玩家需要注意避开激光的射线，同时还要注意时间限制，避免被激光照射而失败。通过合作和策略，两个玩家可以成功完成激光地图，享受太空漫步的快乐和刺激。
