同步定位与地图构建
slam技术名词解释
slam技术名词解释SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建）技术是一种SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建）技术是一种在未知环境中实现机器人自主导航和环境感知的关键技术。
它通过实时地估计机器人在环境中的位置和姿态，并构建出环境的地图，从而实现机器人的自主导航和避障。
SLAM技术在无人机、自动驾驶汽车、服务机器人等领域具有广泛的应用前景。
SLAM技术的核心问题可以分为两个子问题：定位（Localization）和地图构建（Mapping）。
定位是指根据传感器数据确定机器人在环境中的位置和姿态，它是SLAM的基础。
地图构建是指根据传感器数据构建出环境的三维地图，它是SLAM 的高级功能。
SLAM技术的实现通常依赖于多种传感器，如激光雷达（LiDAR）、摄像头、超声波传感器等。
这些传感器可以提供关于环境的丰富信息，如距离、角度、颜色等。
通过对这些信息的融合和处理，SLAM算法可以实现对机器人位置和环境的高精度估计。
SLAM技术的研究始于20世纪80年代，经过几十年的发展，已经取得了显著的成果。
目前，SLAM技术主要分为基于滤波器的方法、基于优化的方法、基于图优化的方法等。
这些方法各有优缺点，适用于不同的应用场景。
基于滤波器的方法（如卡尔曼滤波、粒子滤波等）是最早的SLAM技术，它们通过对传感器数据的统计建模，实现对机器人位置和环境的估计。
这种方法简单易实现，但对噪声和不确定性的处理能力有限。
基于优化的方法（如图优化、非线性优化等）是近年来发展较快的SLAM技术，它们通过对传感器数据建立数学模型，利用优化算法求解最优解。
这种方法能够更好地处理噪声和不确定性，但计算复杂度较高。
基于图优化的方法（如图论、拓扑优化等）是一种新型的SLAM技术，它将传感器数据表示为图的形式，利用图优化算法求解最优解。
slam原理
slam原理SLAM原理。
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）即同时定位与地图构建，是指机器人或无人驾驶车辆在未知环境中实时定位自身位置并构建地图的能力。
SLAM技术在无人驾驶、机器人导航、虚拟现实等领域有着广泛的应用，是实现自主导航和环境感知的关键技术之一。
SLAM原理的核心思想是通过传感器获取环境信息，并利用这些信息实现对自身位置和周围环境的认知。
传感器通常包括激光雷达、摄像头、惯性测量单元等，它们能够获取距离、角度、速度等数据，为SLAM系统提供必要的输入。
在SLAM系统中，通常包括感知模块、定位模块和地图构建模块。
感知模块负责处理传感器数据，将原始数据转化为对环境的认知。
激光雷达可以扫描周围环境，获取物体的距离和方向信息；摄像头可以拍摄环境图像，用于识别地标和其他物体；惯性测量单元可以测量车辆的加速度、角速度等信息。
感知模块会对这些数据进行融合和处理，提取出环境特征，如地标、墙壁、障碍物等。
定位模块负责根据感知到的环境特征，推断出机器人当前的位置。
常见的定位方法包括概率定位、里程计定位、视觉定位等。
概率定位利用贝叶斯滤波等方法，结合传感器数据和运动模型，估计机器人在地图中的位置；里程计定位则是通过测量车辆的轮子旋转数来推算位移和方向，但由于累积误差的存在，需要与其他定位方法结合使用；视觉定位则是通过图像识别和匹配，将感知到的地标与地图中的特征进行对应，推断机器人位置。
地图构建模块负责根据感知到的环境特征，构建环境地图。
地图通常包括拓扑地图和度量地图两种类型。
拓扑地图是通过环境特征之间的关系来描述环境结构，如节点和边的连接关系；度量地图则是通过实际测量来描述环境的绝对位置和尺寸。
地图构建通常需要考虑传感器误差、数据关联、地图更新等问题，是SLAM系统中的重要环节。
在实际应用中，SLAM系统需要综合考虑感知、定位和地图构建三个模块的协同工作。
导航系统中的SLAM技术使用教程
导航系统中的SLAM技术使用教程导航系统中的SLAM技术，即同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping）。
这一技术是指在未知环境中，通过使用机器人自身的传感器获取的信息，实现同时定位和构建环境地图的能力。
在导航系统中，SLAM技术可以为机器人提供精确的定位信息，并帮助机器人避免障碍物，为行进提供可靠的路径规划。
一、SLAM技术的基本原理SLAM技术的基本原理是通过机器人自身的传感器对所处环境进行感知，进而实现同时定位和地图构建。
常用的传感器包括激光雷达、摄像头、惯性测量单元（IMU）等。
1. 感知环境：机器人使用传感器获取周围环境的信息，例如激光雷达可以得到环境中物体的位置和形状信息。
2. 路标提取：机器人通过处理感知到的数据，提取环境中的显著特征点，作为地标或路标点。
3. 数据关联：机器人将当前获取的感知数据与之前的数据进行匹配，并计算机器人在当前位置的概率分布。
4. 地图构建：通过不断感知和数据关联，机器人逐步构建出环境的地图。
5. 定位：根据当前感知到的数据和已构建的地图，机器人可以精确定位自身的位置。
二、SLAM技术的应用场景SLAM技术在导航系统中有着广泛的应用，以下是几个典型的应用场景。
1. 室内导航：SLAM技术可以帮助机器人在室内环境中自主导航，如机器人可以自动避开家具等障碍物，准确到达目的地。
2. 无人驾驶：SLAM技术在无人驾驶中起着至关重要的作用，通过准确的定位和地图构建，无人驾驶车辆能够安全、稳定地行驶。
3. 机器人探测：SLAM技术可以帮助机器人在陌生环境中进行探测和勘察，例如在灾区中进行救援任务。
三、使用SLAM技术的导航系统1. 准备工作：在使用SLAM技术前，首先需要安装相应的传感器设备，如激光雷达和摄像头，并配备合适的计算资源。
此外，还需要准备好地图构建的算法和定位算法。
2. 数据采集：使用机器人进行实地数据采集，获取机器人在环境中的运动轨迹和感知数据。
基于自适应重采样的同步定位与地图构建
基于自适应重采样的同步定位与地图构建曲丽萍;王宏健;边信黔【摘要】We studied robot simultaneous localization and mapping. Aiming at the problems of particle degeneration and resampling of the particle set.FastSLAM algorithm based on adaptive resampling was presented. First, the algorithm calculated the number of the effective samples to confirm the degree of particle degeneration,and then set the threshold of the effective samples. When the number of the effective samples was less than the threshold,resampling would be carried out The simulation result showed that, compared with EKF-SLAM, FastSLAM algorithm based on adaptive resampling had higher resampling validity,better robustness and better estimation precise of robot path and the landmark positions estimation.%就移动机器人同步定位与地图构建展开研究,针对FastSLAM算法产生的粒子退化及粒子集重采样问题,提出了基于自适应重采样的FastSLAM算法.该算法首先计算粒子集的有效样本数,确定粒子退化程度.然后设定有效样本阈值,当有效样本数小于阈值时则进行重采样.仿真表明:与EKF-SLAM相比,基于自适应重采样FastSLAM重采样效率更高,鲁棒性更好,在机器人路径和陆标位置的估计上,也具有更高的精度.【期刊名称】《探测与控制学报》【年(卷),期】2012(034)003【总页数】6页(P76-81)【关键词】同步定位与地图构建;扩展卡尔曼滤波器;Rao-Blackwellise粒子滤波器;自适应重采样【作者】曲丽萍;王宏健;边信黔【作者单位】哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001;北华大学电气信息工程学院,吉林吉林132021;哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】TP242.60 引言移动机器人同步定位与地图构建（Si multaneous Localization And Mapping，简称SLA M），是指机器人在自身位置不确定条件下，在部分已知或完全未知环境中运动时，根据位置估计和传感器数据进行自身定位、同时建造增量式地图［1－2］。
基于OpenCV的视觉SLAM算法研究与实现
基于OpenCV的视觉SLAM算法研究与实现SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）即同时定位与地图构建，是指机器人或无人系统在未知环境中实现自身定位和环境地图构建的过程。
视觉SLAM是一种基于视觉传感器（如摄像头）进行定位和地图构建的技术，近年来得到了广泛的关注和研究。
本文将重点探讨基于OpenCV的视觉SLAM算法研究与实现。
一、SLAM技术概述SLAM技术是机器人领域中的核心问题之一，它要求机器人在未知环境中实现自身的定位和地图构建，这对于机器人导航、环境感知等任务至关重要。
传统的SLAM方法主要基于激光雷达、惯性测量单元（IMU）等传感器，而视觉SLAM则是利用摄像头等视觉传感器获取环境信息进行定位和地图构建。
二、OpenCV简介OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
由于其功能强大、易用性高以及跨平台特性，OpenCV 被广泛应用于各种计算机视觉任务中，包括SLAM算法的研究与实现。
三、视觉SLAM算法原理视觉SLAM算法主要包括特征提取与匹配、相机姿态估计、地图构建等步骤。
在基于OpenCV的视觉SLAM算法中，通常会使用特征点（如SIFT、SURF、ORB等）进行特征提取，并通过特征匹配来估计相邻帧之间的相机运动，进而实现定位和地图构建。
四、基于OpenCV的视觉SLAM算法实现1. 数据预处理在实现视觉SLAM算法之前，首先需要准备好相机采集的图像数据，并对图像进行去畸变、降噪等预处理操作，以提高后续特征提取和匹配的准确性。
2. 特征提取与匹配利用OpenCV提供的特征提取算法（如ORB特征）从图像中提取关键点，并计算它们的描述子。
然后通过特征匹配算法（如基于暴力匹配或FLANN匹配）找到相邻帧之间的对应关系。
3. 相机姿态估计通过对特征点进行三角化，结合PnP（Perspective-n-Point）等方法估计相机的姿态变换，即相机在不同帧之间的运动信息。
slam的运动方程和观测方程
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）即同时定位与地图构建，它是指在未知环境中，通过移动机器人进行感知和运动控制，实现机器人自身位置的估计和地图的构建。
SLAM问题可以用一组运动方程和观测方程来描述。
下面是常见的基于激光雷达的2D SLAM的运动方程和观测方程：
1. 运动方程：
- 里程计运动模型：通常使用简化的运动模型（如平移运动模型或增量式旋转运动模型），将机器人的运动表示为里程计度量值。
具体形式如下：
x_t = x_{t-1} + delta_x
y_t = y_{t-1} + delta_y
theta_t = theta_{t-1} + delta_theta
2. 观测方程：
- 激光雷达观测模型：通过激光雷达测量环境中的障碍物，可以获得一系列距离和角度观测值。
观测模型将这些观测值映射到机器人坐标系或世界坐标系中，以获得障碍物在地图中的位置信息。
具体形式如下：
z_t = h(x_t) + epsilon
在上述方程中，x_t、y_t和theta_t分别表示机器人在时间t的位置和姿态（方向），delta_x、delta_y和delta_theta表示机器人的增量运动，z_t表示激光雷达的观测值，
h(x_t)表示观测模型将机器人位置映射到地图坐标系中的函数，epsilon表示观测误差。
需要注意的是，SLAM问题是一个非线性的问题，通常需要使用滤波器（如扩展卡尔曼滤波器或粒子滤波器）来进行状态估计和地图构建。
在实际应用中，还可能根据具体情况引入其他传感器数据和环境模型，以提高定位和地图构建的精度与鲁棒性。
同步定位与地图构建
同步定位与地图构建（来自维基百科，自由的百科全书）同步定位与地图构建（SLAM或Simultaneous localization and mapping）是一种概念：希望机器人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的地图特征（比如，墙角，柱子等）定位自身位置和姿态，再根据自身位置增量式的构建地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。
目录1 操作性定义2 技术上的问题2.1 地图构建2.2 传感2.3 定位2.4 建模3 相关文献4 参见5 参考资料6 外部链接1 操作性定义这里说的地图，是用来在环境中定位，以及描述当前环境以便于规划航线的一个概念；它通过记录以某种形式的感知获取的信息，用以和当前的感知结果相比较，以支撑对现实定位的评估。
在定位评估方面，地图提供的帮助程度，与感知的精度和质量成反相关。
地图通常反映了它被描绘出来的时刻的环境状态，所以它并不一定反映它被使用的时刻的环境状态。
在误差和噪音条件下，定位和地图构建技术上的复杂度不支持两者同时获得连续的解。
即时定位与地图构建（SLAM）是这样一个概念：把两方面的进程都捆绑在一个循环之中，以此支持双方在各自进程中都求得连续解；不同进程中相互迭代的反馈对双方的连续解有改进作用。
地图构建，是研究如何把从一系列传感器收集到的信息，集成到一个一致性的模型上的问题。
它可以被描述为第一核心问题：这个世界长什么样？地图构建的核心部分是环境的表达方式以及传感器数据的解释。
与之相比，定位，是在地图上估测机器人的坐标和姿势形态的问题；换而言之，机器人需要回答这里的第二核心问题，我在哪？典型的解包含以下两个方面：追踪——通常机器人的初始位置已知；全局定位——通常只给出很少，甚至不给出有关于起始位置环境特征的先验信息。
所以，同步定位与地图构建（SLAM）被定义为以下问题：在建立新地图模型或者改进已知地图的同时，在该地图模型上定位机器人。
实际上，这两个核心问题如果分开解决，将毫无意义；必须同时求解。
机器人定位技术的工作原理
机器人定位技术的工作原理机器人定位技术是现代机器人领域中的重要部分，它通过利用传感器和算法来确定机器人在空间中的位置和方向。
这种技术的发展为机器人的自主导航、路径规划和环境感知提供了有力支持。
本文将介绍机器人定位技术的工作原理，并探讨其在不同应用领域中的应用。
一、定位技术的分类机器人定位技术可以按照其使用的传感器类型进行分类。
常见的定位技术包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统、视觉定位系统和激光雷达定位系统等。
1. 全球定位系统（GPS）全球定位系统是一种基于卫星导航的定位技术，通过接收卫星发射的信号，机器人可以精确计算自身的经纬度坐标。
然而，由于GPS信号在室内或复杂环境中的接收存在问题，机器人定位技术通常需要借助其他传感器进行辅助。
2. 惯性导航系统惯性导航系统利用加速度计和陀螺仪等传感器来测量机器人的加速度和角速度，从而计算出机器人的位移和方向。
这种技术的主要优点是精度高、响应速度快，但在长时间使用过程中会有累积误差。
3. 视觉定位系统视觉定位系统通过摄像头或深度相机等传感器来获取机器人周围环境的图像信息，并利用图像处理算法来识别目标物体或特征点。
通过与地图或先验知识的匹配，从而实现机器人的定位。
视觉定位系统在室内环境中具有较好的定位精度，但对光照条件和环境变化较为敏感。
4. 激光雷达定位系统激光雷达定位系统利用激光束扫描周围环境，并通过测量激光束的返回时间来计算机器人与周围物体的距离。
通过将多个激光束的测量结果组合，可以生成机器人周围环境的三维地图，从而实现机器人的定位。
二、机器人定位算法机器人定位算法是实现机器人定位的核心部分，它通过传感器测量数据和环境信息来实现机器人的定位。
常见的机器人定位算法包括扩展卡尔曼滤波（EKF）、粒子滤波、同步定位与地图构建（SLAM）等。
1. 扩展卡尔曼滤波（EKF）扩展卡尔曼滤波是一种基于状态估计的定位算法，通过结合系统的动力学模型和传感器测量数据，对机器人的位置和速度进行估计。
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感谢观看
THANKS FOR YOUR WATCHING
2020/4/16
2020/4/16
2.两个关键词定位Leabharlann 在环境地图已知SLAM
环境地图未知
地图 构建
在机器人位置已知
2020/4/16
机器人位置未知
Why?
移动机器人应用领 域的不断扩大；
应用环境日趋复杂 和非结构化；
事先无法或很难 获取环境地图
2020/4/16
为了定位,需要环境地图信息
2.1二者的关系
为了构建环境地图，需要精确的机器人位置信息.
2020/4/16
就好比“鸡与蛋”的关系，相互依赖，缺一不可
3.应用
现在同步定位与地图构建已被广泛应用于 机器人吸尘器，例如Neato Robotics的XV11； Google的自动驾驶汽车等。
2020/4/16
Neato XV-11 All Floor Robotic Vacuum System
同步定位与地图构建
Simultaneous Localization And Mapping
2020/4/16
目录
概念
2020/4/16
两个 关键词
应用
1.概念
SLAM： 希望机器人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过重复 观测到的地图特征（比如，墙角，柱子等）定位自身位置和姿态； 再根据自身位置的增量式构建地图，从而达到同时定位和地图构 建的目的。