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...
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...
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;...
- SLAM技术是增强现实应用中的关键，可以用于手机或头戴式设备中，为用户提供与现实世界相结合的虚拟信息。- 在游戏、教育、设计等领域，SLAM可以帮助设备理解其在空间中的位置和方向。10. 科学研究：- 在深海探索、太空探测等科学研究领域，SLAM技术可以帮助机器人或探测器在未知环境中进行自主导航和数据收集。SLAM技...
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:Simultaneous Localization and Mapping,即时定位与地图构建技术。它指的是: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环境特征定位自身位置和姿态,再根据自身位置构建周围环境的增量式地图,从而达到同时定位和地图构建的目的。 SLAM技术的发展推动了定位(...
1)室内机器人 扫地机要算机器人里最早用到SLAM技术这一批了。 国内的科沃斯、塔米扫地机通过用SLAM算法结合激光雷达或者摄像头的方法,让扫地机可以高效绘制室内陆图,智能分析和规划扫地环境,从而成功让自己步入了智能导航的阵列。 不过有意思的是,科沃斯引领时尚还没多久,一大帮懂Slam算法的扫地机厂商就开始陆陆续续...
SLAM技术由于其在自主导航和环境理解中的核心作用,广泛应用于多个领域,包括但不限于: 1.无人驾驶汽车:帮助车辆实时感知周围环境,构建道路地图,实现安全导航。 2.无人机:在飞行中构建地形图,进行路径规划,避免障碍物,执行搜索救援、农业监测等任务。 3.机器人:在仓库物流、家庭服务、工业自动化等领域,实现自主导航...