自从上世纪80年代SLAM概念的提出到现在,SLAM技术已经走过了30多年的历史。SLAM系统使用的传感器在不断拓展,从早期的声呐,到后来的2D/3D激光雷达,再到单目、双目、RGBD、ToF等各种相机,以及与惯性测量单元IMU等传感器的融合;SLAM的算法也从开始的基于滤波器的方法(EKF、PF等)向基于优化的方法转变,技术框架也从开始的...
目前主流的slam技术应用为激光slam(基于激光雷达)和视觉slam(基于单/双目摄像头),实现上主要分为基于滤波 (Filter-Based) 的SLAM,和基于图优化(Graph-Based)的SLAM。归结其本质,其实就是---State Estimation in Robotics 1.2. SLAM结构 此处以cartographer框架为例 数据预处理 Sensor data的的接收 多传感器数据同步;...
此外，SLAM技术在测绘、搜救、农业植保等多个领域也发挥着显著作用，提升了无人机的智能化水平和操作效率。同时，家庭服务机器人和商业服务机器人也广泛采用SLAM技术以实现自主定位和导航。在增强现实（AR）应用中，SLAM技术用于实现实时环境感知与虚拟内容的精确叠加。通过手机或AR头盔上的摄像头捕捉真实环境信息，并结合...
SLAM技术使得机器人能够在未知环境中导航,同时构建环境的地图。这一过程中,机器人需要解决“我在哪儿”和“我周围是什么”的问题。简而言之,SLAM技术就是让机器人在探索未知环境的同时,进行自我定位并构建环境地图。 SLAM的关键技术 SLAM技术主要包括两大部分:定位(Localization)和地图构建(Mapping)。下面我们将逐一深入...
一、SLAM技术的关键组成部分 1. 传感器系统：- 激光雷达（LiDAR）：通过发射激光脉冲并测量反射回来的时间来获取环境的距离信息。- 摄像头：提供视觉信息，用于特征点的提取和图像的分析。- IMU（惯性测量单元）：提供关于加速度和角速度的信息，辅助定位和姿态估计。- 其他传感器：如超声波传感器、雷达等，可以提供...
机器人通过自身传感器数据处理进行位置估计,同时通过不断移动完成对整个未知环境的地图构建。这就是SLAM解决的问题。 那又是如何解决的呢?SLAM实现的方案很多,但是几个比较关键的技术如下: 传感器感知 通过各类传感器实现对环境的感知,比如通过激光雷达获取环境的深度信息。同时可以通过传感器融合来提高位置估计的精度,比如...
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...
SLAM技术是机器人学和自动驾驶领域的核心。一、SLAM的组成部分 1. 传感器：用于收集环境信息，常见的传感器包括：- 激光扫描仪（LIDAR）- 摄像头（单目、双目或深度摄像头）- 声纳 - 惯性测量单元（IMU）- GPS（在室外环境中）2. 数据融合：将来自不同传感器的数据进行融合，以获得更准确和鲁棒的环境信息。3. ...
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。 Scanning Laser Acoustic Microscope Scanning Laser Acoustic Microscope, 激光扫描声学显微镜。
SLAM也称为CML, 即时定位与地图构建,或并发建图与定位。本文从SLAM的概念出发,对SLAM技术所用到的传感器做出详细介绍,接着对实现SLAM算法所涉及的4个要素进行讲解,最后介绍SLAM技术当前应用最广泛的四个领域。 01什么是SLAM? SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localizat...