软件开发包。
在不到一年的时间里，一支由我们麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的同事约翰·伦纳德（JohnLeonard)引领的爱尔兰和美国研究团队宣布了Kintinuous的诞生，它实际上相当于一个“空间扩展”了的KinectFusion版本。借助Kintinuous，使用者可以使用Kinect扫描像公寓大楼里面积更大的室内场景，甚至是室外的环境（这个团队在夜间驾驶时，借助手持Kinect，透过汽车玻璃，来扫描外面的场景)。在阐述他们项目的文章最后，Kintinuous研究团队写道：“在未来，我们将会把这个项目扩展到彻底解决SLAM的难题。”我们也认为，距离他们宣布成功的日子已经不远了。当极富创造天分的技术专家与摩尔定律的指数增长完美结合起来的时候，即使最棘手的问题也可以迎刃而解。
在前面章节里我们谈到，价格低廉、功能强大的数字传感器是一些科技类科幻小说一定会涉及的话题。Baxter拥有多个数字摄像头，以及一组强大的定位探测器。所有这些工具和设备在不久之前还显得笨重无比，而且精确性也不够，昂贵的价格也使其无法实际应用。Google自动驾驶汽车吸纳了几种传感技术，但它最重要的“眼睛”是被装配在汽车顶部的巨大的LIDAR[是LIght(灯)和raDAR（雷达）的结合体]。这个设备是由Velodyne(一家激光雷达传感器制造公司）公司生产的，它安装在每秒旋转10次的机器罩里，包含了64道相互分离的激光束以及同等数量的探测器。LIDAR每秒可采集130万个数据点，然后设备上的计算机把这些数据点整合起来，转换成一个实时的3D画面—范围可以达到周围100米。早期的商业LIDAR系统在2000年左右就出现了，但其成本却高达3500万美元，而在2013年中，Velodyne公司为自动行驶车辆装配的雷达系统价格却只有约8万美元，而且这个数字在不远的将来还会大幅下降。该公司的创始人和首席执行官戴维·霍尔(DavidHall)预测，大批量生产将会使得这一产品的价格降至相当于“一台几百美元的照相机”的水平。
第3章 摩尔定律和棋盘的另一半
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