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...
1、SLAM是什么 SLAM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...
SLAM 技术涵盖的范围非常广,按照不同的传感器、应用场景、核心算法,SLAM 有很多种分类方法。按照传感器的不同,可以分为基于激光雷达的 2D/3D SLAM、基于深度相机的 RGBD SLAM、基于视觉传感器的 visual SLAM(以下简称 vSLAM)、基于视觉传感器和惯性单元的 visual inertial odometry(以下简称 VIO)。 基于激光雷达的 2D...
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。
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、...
激光雷达 SLAM（即光检测和测距同步定位与建图）是一个使机器人或自主系统能够构建未知环境地图，同时确定其在该地图中的位置的过程。这项技术依赖于激光雷达传感器，该传感器发射激光脉冲并测量脉冲在击中路径中的物体后反弹所需的时间。通过分析返回的激光信号，激光雷达 SLAM 系统可以创建代表环境的详细 3D 点云，并...
使用来自 SLAM 算法的输出地图进行路径规划和控制 使用Navigation Toolbox 实现 RRT 或 Hybrid A* 等路径规划算法 发送控制指令以跟随规划路径并避开障碍 使用Parallel Computing Toolbox™ 并行运行计算密集型流程(例如图像处理相关的流程),以加快流程处理速度 ...
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。