SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写,意为“同步定位与建图”,主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题,为了让大家更多的了解SLAM,以下将从SLAM的应用领域、SLAM框架、SLAM分类(基于传感器的SLAM分类)来进行全面阐述,本文仅对没有接触过SLAM的新人进行的科普。 一、SLAM的典型应用领域 机器人...
无论是LOAM还是Google Cartographer,它们都代表了当前SLAM技术的先进水平,为机器人的自主导航与环境理解提供了强大的技术支持。随着研究的深入和技术的进步,我们有理由相信,未来的SLAM技术将更加强大和智能,为更多领域带来革命性的变革。 SLAM开发的复杂性 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)开发通常比应用软件开发...
国内Watchhhh Slam和Slam Tech两家公司都是做这方面方案提供的,以现实的观点看,现在室内移动机器人市场定位和需求没落地的时候,由方案商公司推动,商用室内移动机器人先行,这反而是一种曲线救国的发展方式。
目前视觉SLAM和激光SLAM技术在移动机器人上都有应用,由于激光传感器受环境影响较小,并且激光SLAM发展技术较早,目前已经可以大规模商用落地。相较于激光SLAM算法,由于相机易受光照和环境结构的影响,视觉SLAM算法的鲁棒性还无法和激光SLAM达到同一水准,因此需要借助和IMU的结合,实现更好的鲁棒性和更高的精度。 对于SLAM技...
视觉SLAM主要是基于相机来完成环境的感知工作,相对而言,相机成本较低,容易放到商品硬件上,且图像信息丰富,因此视觉SLAM也备受关注。 目前,视觉SLAM可分为单目、双目(多目)、RGBD这三类,另还有鱼眼、全景等特殊相机,但目前在研究和产品中还属于少数,此外,结合惯性测量器件(Inertial Measurement Unit,IMU)的视觉SLAM也是...
自动驾驶——即时定位与地图构建技术（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM），是一种在未知环境中进行自主导航的技术。它允许机器人或自动驾驶车辆在没有先验地图信息的情况下，通过传感器数据来同时完成两个任务：定位（确定自己在环境中的位置）和地图构建（创建环境的地图）。SLAM技术是自动驾驶、机器人导航、...
1.基于图优化的SLAM算法 基于图优化的SLAM 3.0 算是提升机器人回环检测能力的一大突破。 SLAM 3.0采用图优化的方式进行建图,进行了图片集成与优化处理,当机器人运动到已经探索过的原环境时, SLAM 3.0可依赖内部的拓扑图进行主动式的闭环检测。当发现了新的闭环信息后,SLAM 3.0使用Bundle Adjuestment(BA)等算法对...
根据传感器的不同,机器人用的SLAM算法可以分为二维激光SLAM、三维激光SLAM,以及视觉SLAM。 其中,二维激光SLAM常用的有Cartographer、Karto,三维激光SLAM较流行的是LIO-SAM和LOAM系列,视觉SLAM主流的方案为ORB-SLAM3、VINS-Fusion…… 不同的SLAM算法,实现的具体细节会有所不同,但一般都包含前端和后端。
SLAM算法在实现的时候主要要考虑以下4个方面吧: 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 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 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,...
SLAM即时定位与地图构建 (一)什么是SLAM技术? 同步定位与地图构建(SLAM or 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...