SLAM：SLAM(即时定位与地图构建)的简介、发展、案例应用之详细攻略
SLAM：SLAM(即時定位與地圖構建)的簡介、發(fā)展、案例應用之詳細攻略
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目錄
SLAM的簡介
1、我在什么地方？—定位，自身狀態(tài)。?周圍環(huán)境是什么樣？—建圖，外在環(huán)境。
2、SLAM的問題描述
3、SLAM試圖解決的問題
4、SLAM 2D與SLAM 3D
SLAM 2D
SLAM 3D
SLAM的發(fā)展
1、古人的牽星板
2、1964年美國投入GPS
3、1988年正式提出SLAM
SLAM的案例應用
1、AR/VR設備
2、無人機器、無人駕駛領域
3、機器人定位導航領域
4、室內機器人
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SLAM的簡介
? ? ? ? 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(fā)建圖與定位。問題可以描述為：將一個機器人放入未知環(huán)境中的未知位置，是否有辦法讓機器人一邊移動一邊逐步描繪出此環(huán)境完全的地圖，所謂完全的地圖（a consistent map）是指不受障礙行進到房間可進入的每個角落。
? ? ? ? SLAM問題可以描述為: 機器人在未知環(huán)境中從一個未知位置開始移動,在移動過程中根據位置估計和地圖進行自身定位，同時在自身定位的基礎上建造增量式地圖，實現(xiàn)機器人的自主定位和導航。
? ? ? ? Simultaneous Localization And Mapping也稱為Concurrent Mapping and Localization并發(fā)建圖與定位CML 。SLAM最早由Smith、Self和Cheeseman于1986年提出。 由于其重要的理論與應用價值，被很多學者認為是實現(xiàn)真正全自主移動機器人的關鍵。它是指搭載特定傳感器的主體，在沒有環(huán)境先驗信息的情況下，于運動過程中建立環(huán)境的模型，同時估計自己的運動。如果這里的傳感器主要為相機，那就稱為“視覺SLAM"。
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1、我在什么地方？—定位，自身狀態(tài)。?周圍環(huán)境是什么樣？—建圖，外在環(huán)境。
? ? ? ? 室內的話，可以在房間地板上鋪設導引線，在墻壁上貼識別二維碼，在桌子上放置無線電定位設備。如果在室外，還可以在小蘿卜腦袋上安裝GPS定位設備，像手機或汽車一樣。
? ? ? ? 把這些傳感器分為兩類。一類傳感器是攜帶于機器人本體上的，例如機器人的輪式編碼器、相機、激光等等。另一類是安裝于環(huán)境中的，例如前面講的導軌、二維碼標志等等。安裝于環(huán)境中的傳感設備，通常能夠直接測量到機器人的位置信息，簡單有效地解決定位問題。然而，由于它們必須在環(huán)境中設置，在一定程度上限制了機器人的使用范圍。比方說，有些地方沒有GPS信號，有些地方無法鋪設導軌，這時怎么做定位呢?
? ? ? ? 可知，這類傳感器約束了外部環(huán)境。只有在這些約束滿足時，基于它們的定位方案才能工作。雖然這類傳感器簡單可靠，但它們無法提供一個普遍的、通用的解決方案。相對的，那些攜帶于機器人本體上的傳感器，比如激光傳感器、相機、輪式編碼器、慣性測量單元(Inertial Measurement Unit, IMU)等等，它們測到的通常都是一些間接的物理量而不是直接的位置數(shù)據。例如，輪式編碼器會測到輪子轉動的角度、IMU測量運動的角速度和加速度，相機和激光則讀取外部環(huán)境的某種觀測數(shù)據。我們只能通過一些間接的手段，從這些數(shù)據推算自己的位置。雖然這聽上去是一種迂回戰(zhàn)術，但更明顯的好處是，它沒有對環(huán)境提出任何要求，使得這種定位方案可適用于未知環(huán)境。
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2、SLAM的問題描述
? ? ? ?機器人在未知環(huán)境中，從一個未知位置開始移動，在移動過程中根據位置估計和地圖進行自身定位，同時在自身定位的基礎上建造增量式地圖，實現(xiàn)機器人的自主定位和導航。
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3、SLAM試圖解決的問題
? ? ? ?一個機器人在未知的環(huán)境中運動，如何通過對環(huán)境的觀測確定自身的運動軌跡，同時構建出環(huán)境的地圖。SLAM技術正是為了實現(xiàn)這個目標涉及到的諸多技術的總和。
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4、SLAM 2D與SLAM 3D
SLAM 2D
? ? ? ?SLAM定位時，僅用單線激光傳感器，在激光傳感器掃描的這一個平面上進行二維定位，在獲取精密的二維定位后，在此基礎上解算三維激光點云，成為一個完整的空間三維數(shù)據。
SLAM 3D
? ? ? ?要用三維激光傳感器，獲取三維數(shù)據，然后通過三維數(shù)據的特征點匹配進行定位，然后在三維定位基礎上，來解算和匹配完整的三維數(shù)據。
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SLAM的發(fā)展
1、古人的牽星板
? ? ? ? 定位、定向、測速、授時是人們惆悵千年都未能完全解決的問題，最早的時候，古人只能靠夜觀天象和司南來做簡單的定向。直至元代，出于對定位的需求，才華橫溢的中國人發(fā)明了令人嘆為觀止的牽星術，用牽星板測量星星實現(xiàn)緯度估計。 ?
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2、1964年美國投入GPS
? ? ? ? 1964年美國投入使用GPS，突然就打破了大家的游戲規(guī)則。軍用的P碼可以達到1-2米級精度，開放給大眾使用的CA碼也能夠實現(xiàn)5-10米級的精度。后來大家一方面為了突破P碼封鎖，另一方面為了追求更高的定位定姿精度，想出了很多十分具有創(chuàng)意的想法來挺升GPS的精度。利用RTK的實時相位差分技術，甚至能實現(xiàn)厘米的定位精度，基本上解決了室外的定位和定姿問題。但室內這個問題就難辦多了，為了實現(xiàn)室內的定位定姿，一大批技術不斷涌現(xiàn)，其中，SLAM技術逐漸脫穎而出。
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3、1988年正式提出SLAM
? ? ? ? SLAM最早由Smith、Self和Cheeseman于1988年提出。 由于其重要的理論與應用價值，被很多學者認為是實現(xiàn)真正全自主移動機器人的關鍵。
- 有理解力的SLAM： 語義SLAM，精準感知并適應環(huán)境。將語義分析與SLAM有效融合，增強機器對環(huán)境中相互作用的理解能力，為機器人賦予了復雜環(huán)境感知力和動態(tài)場景適應力。
- 有廣度的SLAM：100萬平米強大建圖能力。借助高效的環(huán)境識別、智能分析技術，機器人將擁有室內外全場景范圍高達100萬平米的地圖構建能力。
- 有精度的SLAM：高精度定位領先算法。SLAM2.0可在任何地點進行開機識別、全局定位，精準度高達±2cm。
- 有時效的SLAM：動態(tài)地圖實時更新。根據傳感器回傳數(shù)據，與原有地圖進行分析比對，完成動態(tài)實時更新，實現(xiàn)life-long SLAM。
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SLAM的案例應用
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1、AR/VR設備
根據 SLAM 得到地圖和當前視角對疊加虛擬物體做相應渲染，這樣做可以使得疊加的虛擬物體看起來比較真實，沒有違和感；
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2、無人機器、無人駕駛領域
SLAM可以構建局部地圖，輔助無人機進行自主避障、規(guī)劃路徑；
無人駕駛領域：?SLAM 技術可以提供視覺里程計功能，然后跟其他的定位方式融合；
- SLAM的重要性，有人說，SLAM是無人駕駛技術的靈魂；也有人曾打比方說，手機離開了WIFI和數(shù)據網絡，就像無人車和機器人離開了SLAM一樣。
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3、機器人定位導航領域
機器人定位導航領域：SLAM 可以用于生成環(huán)境的地圖?；谶@個地圖，機器人執(zhí)行路徑規(guī)劃、自主探索、導航等任務。
- 核潛艇海底定位就有了SLAM的雛形。掃地機器人的盛行讓它名聲大噪，近期基于三維視覺的VSLAM又讓它越來越顯主流。
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4、室內機器人
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的SLAM：SLAM(即时定位与地图构建)的简介、发展、案例应用之详细攻略的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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