TSLAM室内定位系统详述
室内定位技术综述及发展趋势
室内定位技术综述及发展趋势近年来，室内定位技术的发展日益壮大，得到了越来越多的关注。
我们可以通过室内定位技术，追踪物品、人员、车辆等目标的位置信息，从而实现安全监控、场馆管理、室内导航、精准营销等的应用。
一、室内定位技术的种类目前，室内定位技术主要有以下几种：1. WiFi定位技术：利用WiFi信号的强度和信号延迟来确定目标位置。
2. 蓝牙低功耗（BLE）技术：通过信标的设置，利用蓝牙信号来实现室内定位。
3. 智能灯光技术：通过控制灯光的亮度和色彩，从而获取目标的位置信息。
4. 超声波定位技术：通过超强音波的控制和测量，得到目标的位置信息。
5. 光学定位技术：使用相机、激光、红外线等光学设备来获取目标的位置信息。
二、室内定位技术的应用1. 安全监控：利用室内定位技术，监控场馆内的人流动态、物品状态等信息，以保障人员和财产的安全。
2. 场馆管理：通过定位技术，实现人员或设备位置的实时监控，在场馆管理方面得到应用。
3. 室内导航：利用室内导航系统，为人们提供室内导航、定位服务，解决人们在室内寻找特定地点的难题。
4. 精准营销：利用室内定位技术，采集用户数据后，对其进行个性化推荐、营销等服务。
三、室内定位技术的发展趋势1. 低成本、高精度：未来的室内定位技术将更注重降低成本，并且提高定位精度。
2. 安全和隐私：在定位技术使用过程中，必须保证数据安全和个人隐私，避免信息泄漏或滥用。
3. 多样化的应用场景：随着技术的发展，将出现更多的应用场景，如室内智能停车场、室内自动驾驶、室内AR/VR等。
4. 与物联网、人工智能的融合：室内定位技术将与物联网、人工智能等技术实现融合，构建更加智慧化的室内服务系统。
总之，室内定位技术是未来数字化生活的必备技术之一。
未来，它将在更多的应用场景得到应用，实现更好的服务和效果。
基于视觉SLAM技术的室内导航系统研究与实现
基于视觉SLAM技术的室内导航系统研究与实现在现代社会中，随着人们对生活品质的要求不断提高，室内导航系统作为一种便利人们生活的技术逐渐受到关注。
基于视觉SLAM技术的室内导航系统就是其中的一个重要研究方向。
本文将对该技术进行深入研究与实现，探讨其在室内导航系统中的应用和发展潜力。
首先，我们需要了解什么是视觉SLAM技术。
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）又称为同时定位与地图构建技术，指的是在未知环境中，通过移动的传感器（如摄像头、激光雷达等）实时地建立环境地图并同时定位自身位置的能力。
而视觉SLAM技术则是利用摄像头获取环境信息，并通过对图像的处理和分析来实现同时定位和地图构建的过程。
在室内导航系统中，基于视觉SLAM技术的实现可以帮助用户快速准确地定位自己的位置，并根据地图信息提供导航指引，实现室内环境中的精确定位和导航功能。
与传统的室内导航系统相比，基于视觉SLAM技术的系统具有以下优势。
首先，基于视觉SLAM技术的系统无需预先建立室内地图，而是通过实时的感知和处理来获取环境信息，大大简化了系统的部署和使用成本。
用户只需携带移动设备，无需依赖额外的设备或基础设施，即可实现室内定位与导航。
其次，基于视觉SLAM技术的系统可以获取环境的空间信息，并实时更新地图。
这使得系统能够适应室内环境的变化，如家具摆放的改变、墙壁的移动等，保证导航信息的准确性和实用性。
此外，基于视觉SLAM技术的系统还可以与其他技术相结合，如语音识别、手机传感器等，进一步提高定位和导航的精度和准确性。
例如，系统可以通过语音指令来执行导航操作，或者利用手机的陀螺仪和加速度计等传感器数据来辅助定位。
为了实现基于视觉SLAM技术的室内导航系统，我们需要进行以下几个关键步骤。
首先是环境感知与建图。
系统通过摄像头捕获环境图像，并通过图像处理和分析技术提取环境中的特征点。
然后，根据特征点之间的关系，构建出环境的地图，同时估计出相机的位姿。
视觉SLAM技术在室内导航系统中的应用研究
视觉SLAM技术在室内导航系统中的应用研究摘要：室内导航系统在现代社会中扮演着越来越重要的角色。
视觉SLAM技术作为一种主要的室内导航解决方案，正在受到广泛研究和应用。
本文将探讨视觉SLAM 技术在室内导航系统中的应用，并对其研究进行分析和总结，以期对今后的研究和开发提供指导和启示。
一、引言室内导航系统旨在帮助人们在建筑物内部准确、高效地导航。
对于大型商场、机场、医院等对空间导航要求较高的场所，室内导航系统尤为重要。
近年来，随着无人车、机器人技术的快速发展，视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术逐渐成为解决室内导航难题的关键。
二、视觉SLAM技术视觉SLAM技术是一种实时定位和地图构建的技术，通过先进的计算机视觉算法和传感器融合技术，使移动设备能够在未知环境中定位自身位置，并同时构建场景的三维地图。
相比于传统的惯性导航系统，视觉SLAM技术不依赖外部设备，具有更高的精度和实时性。
三、室内导航系统中的视觉SLAM应用1. 定位与导航：视觉SLAM技术通过实时定位和地图构建，可以精确地定位用户在建筑物内的位置，并提供导航指引。
用户只需打开手机或其他移动设备上的导航应用，即可获得准确的室内定位和语音导航，使用户能够在复杂的建筑环境中准确无误地找到目的地。
2. 增强现实导航：视觉SLAM技术结合增强现实技术，可以将虚拟信息与实际场景进行融合，为用户提供更加直观、沉浸式的导航体验。
例如，在商场内使用室内导航应用时，用户可以通过手机摄像头观看实际场景，并在屏幕上显示出商店标识、优惠信息等虚拟信息，提供更加丰富的导航和购物体验。
3. 地图更新与共享：视觉SLAM技术使得用户可以将三维地图实时更新并共享给其他用户。
例如，当一家商场内的新店开业时，商场管理者只需对该店铺进行定位和标记，地图就会自动更新，其他用户可以通过室内导航应用获取最新的地图信息。
四、视觉SLAM技术应用研究1. 传感器选择与优化：在室内导航系统中，选择和优化传感器是视觉SLAM技术研究的关键。
基于视觉SLAM的室内导航与定位系统设计
基于视觉SLAM的室内导航与定位系统设计近年来，随着机器人技术的发展，室内导航和定位系统的需求也越来越强烈。
视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）作为一种先进的技术，已经在室内导航和定位系统中得到广泛应用。
本文将介绍基于视觉SLAM的室内导航与定位系统的设计原理与技术。
首先，我们需要了解什么是视觉SLAM。
视觉SLAM是指通过使用摄像头获取场景信息，并同时完成自身的定位和建图。
通过计算机视觉算法，系统可以根据摄像头采集到的图像数据，自主地定位自身的位置，并同时生成场景的三维地图。
在室内导航和定位系统中，视觉SLAM技术可以帮助机器人实现自主移动和定位，为用户提供准确的导航服务。
在设计基于视觉SLAM的室内导航与定位系统时，我们需要考虑以下几个关键步骤：1. 数据采集在开始导航和定位任务之前，我们需要先收集室内环境的数据。
通过安装摄像头，我们可以采集到系统需要的图像数据。
这些数据将作为后续算法的输入，用于建立地图和定位机器人。
2. 特征提取与匹配在对图像进行处理时，我们需要提取图像中的特征点，例如角点或边缘点。
这些特征点可以用于后续的匹配和定位。
通过计算特征点的描述子，并在不同图像之间进行匹配，我们可以估计机器人的位置和姿态。
3. 建图与定位使用SLAM算法，我们可以利用摄像头采集的图像数据，构建室内环境的三维地图，并同时完成机器人的定位。
常用的SLAM算法包括基于特征点的ORB-SLAM和基于直接法的DSO （Direct Sparse Odometry）等。
在建图与定位的过程中，系统需要不断地更新地图并估计机器人的位置和姿态。
4. 路径规划与导航在完成建图与定位后，系统可以根据更新的地图信息和当前机器人的位置，生成最优的路径规划，并将导航指令发送给机器人。
路径规划可以基于A*算法、Dijkstra算法或RRT（Rapidly exploring Random Tree）等。
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(即时定位与地图构建)的简介、发展、案例应⽤之详细攻略SLAM的简介SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping andLocalization), 即时定位与地图构建，或并发建图与定位。
问题可以描述为：将⼀个机器⼈放⼊未知环境中的未知位置，是否有办法让机器⼈⼀边移动⼀边逐步描绘出此环境完全的地图，所谓完全的地图（a consistent map）是指不受障碍⾏进到房间可进⼊的每个⾓落。
SLAM问题可以描述为: 机器⼈在未知环境中从⼀个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和地图进⾏⾃⾝定位，同时在⾃⾝定位的基础上建造增量式地图，实现机器⼈的⾃主定位和导航。
Simultaneous Localization And Mapping也称为Concurrent Mapping and Localization并发建图与定位CML 。
SLAM最早由Smith、Self和Cheeseman于1986年提出。
由于其重要的理论与应⽤价值，被很多学者认为是实现真正全⾃主移动机器⼈的关键。
它是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建⽴环境的模型，同时估计⾃⼰的运动。
如果这⾥的传感器主要为相机，那就称为“视觉SLAM"。
1、我在什么地⽅？—定位，⾃⾝状态。
周围环境是什么样？—建图，外在环境。
室内的话，可以在房间地板上铺设导引线，在墙壁上贴识别⼆维码，在桌⼦上放置⽆线电定位设备。
如果在室外，还可以在⼩萝⼘脑袋上安装GPS定位设备，像⼿机或汽车⼀样。
把这些传感器分为两类。
⼀类传感器是携带于机器⼈本体上的，例如机器⼈的轮式编码器、相机、激光等等。
另⼀类是安装于环境中的，例如前⾯讲的导轨、⼆维码标志等等。
基于视觉SLAM技术的室内导航与定位系统设计
基于视觉SLAM技术的室内导航与定位系统设计室内导航与定位是如今快速发展的技术领域，基于视觉SLAM技术的室内导航与定位系统设计成为了解决室内环境下定位和导航难题的关键技术。
本文将详细介绍基于视觉SLAM技术的室内导航与定位系统设计，并探讨其优势、原理以及可能存在的挑战。
一、介绍基于视觉SLAM技术的室内导航与定位系统是利用摄像头和其他传感器获取室内环境的信息，并通过SLAM算法把室内场景的特征提取出来，根据特征的变化和分布来实现室内导航与定位的技术。
与传统的基于GPS或者惯性测量单元(IMU)的定位技术相比，基于视觉SLAM技术的室内导航与定位系统不依赖于外部基站或者先验知识，能够在封闭的室内环境下进行高精度的定位与导航。
二、工作原理基于视觉SLAM技术的室内导航与定位系统设计主要包括以下几个步骤：1. 视觉数据采集：通过摄像头采集室内环境的图像数据，不断追踪摄像头的位置。
2. 特征提取与描述：通过计算机视觉技术，对采集的图像数据进行特征提取与描述，例如角点、线条和纹理等。
3. 地图构建：根据图像数据的特征，构建室内环境的三维地图。
可以将地图分为全局地图和局部地图，全局地图记录整个室内环境的结构，局部地图则记录当前位置周围的细节。
4. 位置估计与更新：通过不断追踪图像特征的变化，确定当前位置并更新地图。
5. 导航与路径规划：根据定位结果和目标位置，通过路径规划算法实现室内导航，并将导航信息反馈给用户。
三、优势与应用基于视觉SLAM技术的室内导航与定位系统具有以下优势：1. 无需依赖外部基站：与GPS定位技术相比，基于视觉SLAM 技术的室内导航与定位系统无需依赖外部基站，适用于封闭的室内环境。
2. 高精度的定位与导航：视觉SLAM技术能够利用室内环境的特征进行高精度的定位与导航，能够满足许多应用场景的需求，例如无人机巡航、智能家居和机器人导航等。
3. 强大的泛化能力：视觉SLAM技术通过对室内环境的特征提取与描述，能够适应不同场景的变化，具有较强的泛化能力。
SLAM简介
SLAM简介SLAM简介1. 关于SLAMSLAM是同步定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping)的缩写，最早由Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard 提出。
SLAM主要用于解决移动机器人在未知环境中运行时定位导航与地图构建的问题。
SLAM通常包括如下几个部分，特征提取，数据关联，状态估计，状态更新以及特征更新等。
对于其中每个部分，均存在多种方法。
针对每个部分，我们将详细解释其中一种方法。
在实际使用过程中，读者可以使用其他的方法代替本文中说明的方法。
这里，我们以室内环境中运行的移动机器人为例进行说明，读者可以将本文提出的方法应用于其他的环境以及机器人中。
SLAM既可以用于2D运动领域，也可以应用于3D运动领域。
这里，我们将仅讨论2D领域内的运动。
2. 机器人平台在学习SLAM的过程中，机器人平台是很重要的，其中，机器人平台需要可以移动并且至少包含一个测距单元。
我们这里主要讨论的是室内轮式机器人，同时主要讨论SLAM的算法实现过程，而并不考虑一些复杂的运动模型如人形机器人。
在选择机器人平台时需要考虑的主要因素包括易用性，定位性能以及价格。
定位性能主要衡量机器人仅根据自身的运动对自身位置进行估计的能力。
机器人的定位精度应该不超过2%，转向精度不应该超过5%。
一般而言，机器人可以在直角坐标系中根据自身的运动估计其自身的位置与转向。
从0开始搭建机器人平台将会是一个耗时的过程，也是没有必要的。
我们可以选择一些市场上成熟的机器人开发平台进行我们的开发。
这里，我们以一个非常简单的自己开发的机器人开发平台讨论，读者可以选择自己的机器人开发平台。
目前比较常见的测距单元包括激光测距、超声波测距、图像测距。
其中，激光测距是最为常用的方式。
通常激光测距单元比较精确、高效并且其输出不需要太多的处理。
其缺点在于价格一般比较昂贵（目前已经有一些价格比较便宜的激光测距单元）。
基于视觉SLAM的室内定位系统研究
基于视觉SLAM的室内定位系统研究随着现代科技的发展，室内定位系统成为了一个备受关注的领域，尤其是在增强现实，室内导航和移动机器人等领域中的应用需求越来越高。
而基于视觉SLAM的室内定位系统因其高精度的定位，无需巨大的硬件设备和易于维护等优势，成为了一种受欢迎的选择。
本文将探讨基于视觉SLAM的室内定位系统的研究现状和应用前景。
一、什么是SLAM首先，我们需要了解什么是SLAM。
SLAM指的是同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping)，它通过使用传感器等设备来建立环境地图，同时实时定位自身在此地图中的位置。
SLAM使用多种传感器来获取环境信息，比如激光雷达、相机、惯性测量单元等等。
视觉SLAM是指基于视觉传感器来实现SLAM。
它通过相机获取环境信息，然后使用各种算法实现自身在环境中的定位以及环境地图的建立。
覆盖面范围广，实现简单，精度较高。
因此，视觉SLAM逐渐成为了室内导航、增强现实、无人机等领域中的热门研究方向。
二、视觉SLAM的技术路线基于视觉SLAM的室内定位系统主要包含以下几个技术环节：1.相机外参标定：根据几何模型估计相机的位姿，相机的位置和朝向参数我们称之为外参，然后保存下来可以在SLAM系统中进行实时处理。
2.点云重建：使用SLAM算法的某些方法，可以将相机拍摄到的图片转化为三维空间中的点云。
这些点云就是环境地图中的点集，通过对其进行分析，可以得到室内物体的位置和形状。
3.视觉里程计：使用视觉里程计方法，可以估计当前相机的位姿，以及相邻两帧之间相机的运动情况。
这对于构建环境地图和进行定位至关重要。
4.回环检测：回环检测是指在运动过程中回到先前到达过的位置时，准确地识别该位置。
这个环节可以大大提高地图的精度，并保证定位的准确性。
三、视觉SLAM在室内定位中的应用视觉SLAM在室内定位应用中具有广泛的应用前景。
其中，室内导航和增强现实是最有前途的应用之一。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
室内自主探索无人机系统一，概述室内无人机飞行系统主要针对室内无卫星导航信号，无合作目标，可对室内空间进行侦察、重复探测、飞行过程中能够躲避障碍、能自主任务规划，实现对室内各个空间的侦察或巡检等作业。
为了满足此等作业要求，我们设计出地下空间环境自主飞行无人机系统总体方案。
主要内容包括：1)完成室内无源自主定位系统（TSLAM定位系统）2)基于Linux系统超强运算能力的飞控硬件3)适合室内自主起飞降落的飞控软件4)实现自主路径探索的飞行导航软件5)基于视觉引导降落的视觉系统6)适合室内飞行的无人机飞行平台二，系统框架与结构框架系统框架结构框架三，内容详述1，TSLAM定位系统SLAM是采用同步定位与地图构建的一种无源建图定位技术，而TSLAM定位系统作为一整套室内定位系统的解决方案，其独创的tiny-EKF融合算法，已融合包含气压计、高精度imu、磁罗盘、激光雷达以及高精度光学编码里程计等传感器的数据融合。
SLAM系统近年来主在智能机器人领域得到了广泛的应用，比如扫地机器人、无人车等。
目前SLAM技术中Cartographer开源框架比较先进,该框架适合通用性的SLAM，但对于无人机这种非二维平面的运动物体来讲，该框架要做到稳定的SLAM定位效果较差，容易产生发散漂移。
目前TSLAM定位系统主要针对无人机重新开发算法，更符合无人机在室内环境的自主定位飞行作业。
优点如下：1）、基于环境自然导航，无需对客户现场环境做任何的改造2）、定位精度满足绝大部分场景应用3）、配套相应的操作软件，易学易用4）、变更使用场景简单，客户自由操作5）、环境亮度要求低，日常光亮环境、昏暗环境皆可作业6）、无惧磁干扰、多金属环境2，TLSAM定位系统优势1），对比相关开源项目CartographerHectorslamGmappingGmapping是基于粒子滤波的SLAM算法，而Cartographer和Hectorslam 都是基于非线性优化的，现在已经很少用滤波方法来做SLAM了，绝大多数还是使用最小二乘法。
Cartographer是有后端的SLAM算法，而Hectorslam是无后端的，前者更适用于以建图为重点的应用，后者更适合以定位为重点的应用。
Cartographer在无人驾驶平台上会遇到如下问题：（1）定位噪声大：在载具不动的情况下，会产生10cm左右漂移。
（2）定位错误：由于载具运动会在快速移动或者大角度倾斜移动的情景下会产生匹配错误，在融合了imu的情况下坐标偏差达到10m以上。
（3）效率太低：比如在机载飞控板卡上跑cartographer时常达到400%的cpu 负载（一个核是100%）（4）通讯受阻：目前使用ROS通信方式为Cartographer为通信框架，ROS属于实验性验证性工具框架，在ROS topic话题中使用TCP本地传输数据，数据从用户层进入内核，然后再回到用户层，造成巨大延迟。
不符合实时要求，会造成通讯延迟，稳定性较差。
该项目优化建立新的通讯方式，直接使用指针传递函数。
数据通信几乎实现零延时效果。
2），对比算法进行优化达到效果（1）优化相关算法实现准确的同步定位，累计误差减小。
（2）针对载具姿态变化问题做出算法研究，加入融合ekf滤波以后的高精度imu数据做相关数据处理，让载具达到至少在30度倾斜角时，仍然良好建图定位效果。
（3）专门对激光匹配做出优化算法，让载具在速度很快的情况下也能良好定位，能满足正常大机动。
（4）传统算法很多冗余的不分，需要对算法实现减法处理抛弃不需要的组件，让框架轻简，能挺高运算速率。
（5）抛弃ros通信，实现简洁通信协议让整个系统的数据链路更加快速。
（6）实现了对位姿先验的支持，可以不限于使用激光测距来实现定位，同其他SLAM算法一样，使用轮式里程计，视觉里程计，加速度计均可以作为SLAM匹配器的先验，让SLAM 更精确，可以排除大量的匹配错误，让SALM更平滑。
（7）完成对后验位姿的准确度判定算法升级，如果判定得到有明显的匹配错误，则丢弃当前帧定位与建图，明显减少了在场景特征稀少的区域出现位姿发散的问题。
3，Tslam构成组件1），点云滤波tslam滤波方法是结合了体素滤波和半径滤波的，首先我们要改变半径体素滤波的规则，我们不再以固定半径的立方体格子作为滤波单位，转而使用变化的半径，考虑激光雷达的特性，最好是以弧度与半径作为单位格：类似上图的蛛网状扇形切分个数作为一个参数，一圈一圈的半径切分个数也作为一个参数。
以切分出的扇区作为滤波单元，好处显而易见，当激光雷达扫的很远的时候格子体积自然而然的增大了。
然后再使用半径滤波的思想，如果某个扇区内的点云个数大于设定的阈值，则保留，也不再取几何中心点代替，如果小于，我们直接剔除。
这种方法在参数设置合理的情况下几乎可以完美的剔除95%以上的离群点。
2）. 激光雷达除畸变在机器人运动过程中，每个激光点都在不同的基准位姿上产生。
激光扫描时伴随着机器人的运动，每个角度的激光数据都不是瞬时获得的，当激光雷达扫描的频率比较低的时候，机器人运动带来的激光帧的运动畸变是不能被忽略的。
例如扫描频率是5Hz的激光雷达，一帧数据的收尾时间差是200ms，如果机器人以0.5m/s的速度沿着x 方向行走并扫描前面的墙体，那么200ms后尾部的测量距离和首部的测量距离在x方向上就差10cm。
所以如果不是高频扫描，这种运动畸变是不容忽视的。
去除激光雷达运动畸变的原理是把一帧激光雷达数据的每个激光点对应的激光雷达坐标转换到不同时刻的机器人里程计上由于imu adis16488的加入，我们可以把它作为一个高精度的惯性里程计使用，我们可以得到一个搞到1khz的位姿惯导，将激光雷达的每一个激光点，都精确的定位到真实的物理坐标中。
流程：·已知当前激光帧的起始时间t1·两个激光束之间的时间间隔t·惯性里程计数据按照时间顺序存储在一个队列中·求解当前帧激光数据中的每一个激光点对应的里程计数据（机器人位姿）·根据求解的位姿把所有的激光点转换到同一坐标系下·重新封装成一帧激光数据发布出去经过此流程以后，得到的激光点云的畸变被控制在了以往的1%以内，并且，使用的惯性传感器越好，效果越大，实测使用adis16448去除畸变后，飞行载具3m/s的速度运动，对建图、定位，均无任何副作用。
3），点云匹配Tslam通过对获取到的点云建立误差函数进行点云匹配若将图形xy平面看做姿态位置维度Z轴看做误差维度（z轴越往上误差越小），误差函数在三维空间中具有如下属性：若求得尖峰的xy坐标即可求得最小误差的位置和姿态。
Tslam选择高斯-牛顿方法解这个最小二乘问题，可以达到足够高的精度和足够快的运算速度，实测匹配速率高达60帧/秒。
4），网格插值全新的算法来解决定位漂移和大速度下匹配失败的问题，进行网格插值，cartographer和hectorslam使用的网格插值法，hectorslam为了更高的效率选择了双线性插值，cartographer为了更好的效果使用了双三次插值。
效果并不是特别好。
本项目使用插值权重来完成插值，能很好的改善定位漂移相关效果。
计算公式：weight = alpha / (x^2 + alpha)数据结果：可以看出当alpha取0.005时，x每增加一点点，y值急速下降，y值无线趋近与0，但永远不等于0。
这种方式增加了匹配成功的概率和匹配的精度。
5），tiny_ekfTslam ekf组件确保无人机工作在高频定位信息状态。
若只使用激光雷达产生定位源，显然无法满足无人机飞行所需要的定位频率，tslam使用高精度惯导adis16488结合tiny_ekf组件产生高达1khz的定位定姿信息。
Tiny_ekf与核心slam模块异步工作，采用递归优化的策略，互相约束，产生高精度的定位，工作时序分为以下几个步骤：1.imu预积分阶段，这一阶段，tinyekf不断获取imu数据，使用毕卡发进行四元数积分，同时使用加速度计数据进行位置的线性积分，并同步进行所有状态变量协方差的推演2.将所有计算出的位姿信息进行放入ekf-delay管道，转入历史融合阶段，这一阶段保证可以融合历史数据，因为激光雷达，激光测距，气压计等传感器都会有数据延迟，而imu 却几乎没有延迟，为了能够将所有时间轴对齐，不得不缓存imu历史数据。
3.将预积分后，并经过第二阶段修正了时间的位姿数据，投递到slam模块，作为最小二乘法的先验，进行点云匹配。
这一步由于高精度imu的参与，得到了最为精确的先验。
保证了点云匹配的精准和快速。
（积分越准确，运算效率越高）4.将点云匹配以后的位置信息作为tinyekf的位置测量值，修正所有状态变量。
这一步就是ekf的测量步骤了，这一步我们可以精确的估计出gyrobias accelbias。
5.跳转到第一步，再次迭代由于ekf的收敛性，几次迭代下来，gyrobias accelbias将越来越精确，所以积分出的姿态和位置也越来越精确，slam也将越来越快，越来越准。
准确的slam位置投递到ekf测量的时候，协方差也会越来越小。
从而看出，整个系统是一个良性的递归优化过程。
下面附上数学建模：6）.分离式建图分离式建图是tslam一个特别的功能，由于slam属于自建自定的特性，位置与地图属于递归依赖的关系，很难做到万无一失。
Tslam分离式建图使用双层地图模式进行定位，底层地图使用上一次保存的完整地图，上层地图是此次的建图，将两层地图同时映射到一张地图上，作为这一次的全局地图进行定底层地图运行于只读模式无法更改，上层地图可以随着载体的移动，慢慢地进行slam 过程。
底层地图一般是使用tslam普通模式，缓慢移动载体采集到的，可由工作人员手持设备进行采集，由于移动缓慢，我们可以得到最为精确的地图。
使用双层地图定位，好处显而易见，就算上层地图由于载具速度过快，或者其他问题，得到了错误的地图，也不会导致地图的发散，因为，底层的地图具有只读属性，始终约束着激光帧，就算有10多帧的错误激光数据，也对定位毫无影响。
4，基于Linux系统的飞控硬件Alice是一款专为自动驾驶开发者及爱好者打造的自动驾驶控制器，基于linux实时系统，为二次开发及高级应用扩展提供了友好的环境；支持Ardupilot和PX4固件，支持远程GBD调试，并提供多种即插即用的开发接口。
可支持：多旋翼（3-8轴）、固定翼、直升机、垂直起降固定翼、无人车、无人船、无人潜水艇。
●强大的硬件处理能力采用基于NXP Cortex-A9架构的i.MX6Q 四核处理器，主频高达1GHz，容量8G，极大的提高硬件处理能力，例如在运行APM时，CPU使用率仅在10%左右，代码可扩展能力强大。