传统相机的问题

传统的相机(就是现在最常见RGB相机，如手机上的相机)我们称之为Standard Cameras，早期的图像处理(其实现在更多也是)都是基于传统相机来做的，然而传统相机在应用中有两个很明显的问题（如下图所示）。一个是运动模糊，当场景中的运动速度超过相机的采样速率之后，就会产生运动模糊，虽然可以通过算法弥补运动模糊，但是计算开销很大，不满足实时需求。另一个问题是由于光线的问题造成曝光不足或者过曝的动态范围问题，强烈的阳光可能会使传统相机无法看清视野物体。

在使用过程中的问题：

vision-based method在robotic领域具有举足轻重的地位。然而，传统的camera所捕获的data存在是实现差、数据量大、高速运动时存在模糊、对处理器的要求高等缺陷。并且，对于机器人，特别是Quadrotor，快速、灵敏的pose estimation是非常关键的。近年来，基于pixel-level输出的event camera以其低延时（1us）深受robotic researcher的欢迎。