2025年激光slam综述_SLAM是什么

激光slam综述_SLAM是什么什么是 slam 技术 slam Simultaneous Localization and Mapping 叫即时定位与建图 它主要的作用是让机器人在未知的环境中 完成定位 Localization 建图 Mapping 和路径规划 Navigation 激光 slam 简要介绍 主流的 slam 技术应用有两种 分别是激光 slam 基于激光雷达 lidar

什么是slam 技术

slam (Simultaneous Localization and Mapping)叫即时定位与建图,它主要的作用是让机器人在未知的环境中,完成定位(Localization),建图(Mapping)和路径规划(Navigation)。

激光slam简要介绍

主流的slam技术应用有两种,分别是激光slam(基于激光雷达lidar 来建图导航)和视觉slam(vslam,基于单/双目摄像头视觉建图导航),在此主要先介绍激光slam,它有分为基于滤波的 filter-based 的SLAM,和基于图优化Graph-based的SLAM

基于滤波框架slam:

卡尔曼滤波 : EKF UKF EIF 等

粒子滤波: PF RBPF FASTSAM 1.0 2.0 MCL

基于图优化框架slam:

Graph-slam 工具: g20

(1)基于Graph-based的代表是cartographer,karto_slam,可以修复 t 时刻之前的误差分为两部分Front-end ,和Back-end。

(2)基于(粒子滤波)PF的代表gmapping,只能估计X(t)当前时刻的位姿,不能修复之前时刻产生的误差。在大面积的情况下,就无法建图了。

slam算法实现的几个要点

1. 地图表示问题,比如dense和sparse都是它的不同表达方式,这个需要根据实际场景需求去抉择

(A)覆盖珊格地图 和点云地图

2. 信息感知问题,需要考虑如何全面的感知这个环境,RGBD摄像头FOV通常比较小,但激光雷达比较大

(A)主要使用传感器惯性测量单元——陀螺仪(Imu)测角度,轮子编码器测里程计odom,及激光雷达

3. 数据关联问题,不同的sensor的数据类型、时间戳、坐标系表达方式各有不同,需要统一处理

4. 定位与构图问题,就是指怎么实现位姿估计和建模,这里面涉及到很多数学问题,物理模型建立,状态估计和优化

5.回环检测问题

(A)分支定界Branch and Bound&lazy Decison(延迟决策) ,代表:cartographer

(B)Scan-to-Map

6.探索问题(exploration)

7.绑架问题(kidnapping)

8.帧间匹配算法

(A)PI-ICP

(B)CSM(Correlation Scan Match)

(C)梯度优化的方法:Hector—SLAM

(D)CSM+梯度优化:cartographer

2Dslam 技术发展

(A)EKF-SLAM构建的是feature 地图,而不是grid栅格地图,所以无法用于导航,只能用于定位。

(B)gmapping是Grid版本的FastSLAM,加入了scan-match。

(C)在Optimal RBPF在gmapping上做了优化,是MRPT上的一个开源算法。

编程小号
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