Aleksey Kotov
Мастер-данные, data-driven, AI, Computer vision
Ну у PIM систем и DAM систем довольно разный функционал и задачи) Из приведенного сравнения только Pimcore является Pim`ом, о чем я явно пишу в статье)
Цены стоит запросить напрямую у вендоров) Они посчитают и стоимость лицензии и стоимость работ по внедрению, если вам это потребуется
Николай, постарались в видео как раз показать на простом примере как это работает. Расскажите про что рассказать подробнее - сделаю материал на эту тему.
Спасибо! Ищем параллельно и другие возможности применения, не только для роботов. Подробности тогда будем постепенно писать и добавлять)
Павел, да, если запускать только SLAM - действительно этого будет достаточно. Нам же приходится помимо локализации решать одновременно еще огромное количество задач. Основные GPU ресурсы сжирают deep learning алгоритмы, которые обеспечивают измерение расстояний до объектов (это про безопасность, поскольку такие роботы могут весить более 100Кг и не смогут остановиться мгновенно) с одной камеры даже в статическом режиме. А также алгоритмы принятия решений, которые позволяют роботу принимать решение о корректировке маршрута или ожидании и т.п. Плюс ряд других задач. Но для ориентации в облаке точек вы правы - raspberry будет достаточно.
Я бы даже сказал не так. Pimcore - это хороший конструктор моделей данных. На базе этого конструктора можно решать как задачи управления мастер-данными в целом, так и задачи управления информацией о продуктах. В этом смысле Pimcore не больше MDM, чем PIM. Конечно в классическом смысле PIM системой ее сложно назвать, но самые частые кейсы ее использования в РФ именно для управления мастер-данными в домене товаров/номенклатуры.