機器人開發--二維激光SLAM介紹

• 1 SLAM簡介
• • 1.1 概述
  • 1.2 應用
  • 1.3 歷史發展
• 2 SLAM中3個模塊
• • 2.1 前端里程計模塊
  • • 實現原理
    • 實現方法
  • 2.2 后端優化模塊
  • 2.3 回環檢測模塊
• 參考

1 SLAM簡介

1.1 概述

SLAM本質就是確定自己在哪里的哪里，如在蘇州中心的正東邊66米處。

• SLAM (Simultaneous Localization and Mapping),也稱為CML (Concurrent Mapping and Localization), 即時定位與地圖構建，或并發建圖與定位。
• 機器人自主定位導航技術中包括：定位和地圖創建（SLAM）與路徑規劃和運動控制兩個部分，而SLAM本身只是完成機器人的定位和地圖創建，二者有所區別。
• 自主導航的解決方案：SLAM + 路徑規劃 + 運動控制；
• 在虛擬現實（Virtual Reality）和增強現實技術（Argument Reality）中，沒有SLAM提供的定位，用戶就無法在場景中漫游。
  
  

1.2 應用

• 二維激光SLAM構建的二維柵格地圖，可以用來做機器人的定位與導航。
• 三維激光SLAM構建的三維點云地圖，可以用來做無人車的定位與導航，也可以用來做三維建模。
• 視覺SLAM構建的稀疏點云地圖，可以用來做定位。
• 視覺SLAM構建的半稠密與稠密的點云地圖，可以用來做定位與導航，也可以用來做VR領域的交互場景，也可以用來做三維建模。

二維激光三維激光

1.3 歷史發展

2 SLAM中3個模塊

前端里程計模塊，后端優化模塊，以及回環檢測模塊

2.1 前端里程計模塊

機器人行走里程由編碼器、IMU等給出的。

實現原理

• 激光SLAM
  激光雷達的頻率一般是10Hz-40Hz之間。只要確定第一幀雷達數據與第二幀雷達數據的時間間隔內，機器人走了多遠，再確定第二幀到第三幀雷達數據的時間間隔內，機器人走了多遠（位姿變換），依次類推，就可以一直確定機器人到底走了多遠，確定機器人當前的位姿與初始時刻的相對位姿。
• 視覺SLAM
  攝像頭的數據是一幀一幀的圖像，可能是RGB彩色圖像，也可能是彩色圖像加上深度圖像。一般的處理方法為在圖像中提取特征點，然后確定特征點在空間中的坐標值，通過這些特征點，確定機器人在2幀圖像間的位姿變換，再確定第二幀圖像與第三幀圖像間的位姿變換，依次類推，就可以確定了機器人當前的位姿與初始時刻的相對位姿。

上述過程確定了機器人相對于初始時刻以及相對于每幀數據到來時的位姿變換，這個過程就是定位的過程。

實現方法

對于激光SLAM來說，求從前一幀雷達數據到當前幀雷達數據間的位姿變換，一般將這個過程稱為 掃描匹配(scan-matching) 過程。scan就是雷達的數據，通過與前一幀數據進行匹配，從而確定處位姿變換。
目前的掃描匹配方法為:

• scan-to-scan：雷達數據與雷達數據進行匹配
• scan-to-map：雷達數據與地圖進行匹配
• scan-to-submap：雷達數據與子地圖進行匹配
• map-to-map：地圖與地圖進行匹配

對于視覺SLAM來說，求從前一幀圖像到當前幀圖像間的位姿變換，一般將這個過程稱為 BA(Bundle Adjustment)。

2.2 后端優化模塊

• 使用編碼器得到的里程計或者前端計算出來的里程計，一般都會有誤差。誤差可能來自編碼器，也可能來自地面打滑、地面凹陷突起等。誤差不做處理，會一直累積，導致機器人在地圖中丟失位置。
• 后端優化就是為了減小累計誤差的。通過圖結構，將機器人的各個位姿以及生成的地圖數據，進行聯合優化，通過優化求解，將所有的誤差平均分散到每個機器人位姿以及每個地圖數據上去，當優化過程十分完美的時候，這些累計誤差可以減小到可以忽略的地步。

2.3 回環檢測模塊

• 回環檢測，又稱閉環檢測，是指機器人識別曾到達某場景，使得地圖閉環的能力。說的簡單點，就是機器人在左轉一下，右轉一下建圖的時候能意識到某個地方是“我”曾經來過的，然后把此刻生成的地圖與剛剛生成的地圖做匹配。
  
• 回環檢測之所以能成為一個難點，是因為：如果回環檢測成功，可以顯著地減小累積誤差，幫助機器人更精準、快速的進行避障導航工作。而錯誤的檢測結果可能使地圖變得很糟糕。因此，回環檢測在大面積、大場景地圖構建上是非常有必要的 。
  
• 思嵐的回環檢測
  先小閉環，后大閉環 ；選擇特征豐富的點作為閉環點；多走重合之路，完善閉環細節。
  
• 思嵐的超大場景下建圖完整閉合過程
  

參考

1、
2、李想–從零開始搭二維激光SLAM
3、李想–從零開始搭二維激光SLAM項目地址
4、百科–SLAM （同步定位與建圖）
5、基于SLAM的機器人的自主定位導航
6、移動機器人定位與地圖創建（SLAM）方法
7、知乎–同時定位和地圖構建（SLAM）
8、干貨 | 超全SLAM技術及應用介紹
9、SLAM大法之回環檢測

總結

以上是生活随笔為你收集整理的机器人开发--二维激光SLAM介绍的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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