激光SLAM入门笔记(一)——简介
2022/1/19 23:57:56
本文主要是介绍激光SLAM入门笔记(一)——简介,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
一.SLAM的定义
二 环境分类
-
静态环境
尺度地图:目前大部分的建图基本都是该类
拓扑地图:大环境
混合地图:综合以上两个 -
动态环境
三.图优化SLAM
实现分两部分: -
前端:建图部分
-
后端:优化部分
优化效果:
四.基于滤波SLAM
只估计当前时刻位置,出现误差就积累,不适合大环境使用 -
状态预测:可以简单理解为里程计估计当前位置
-
状态更新&地图更新:卡尔曼滤波更新>地图更新
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激光雷达:室内2D雷达,室外3D雷达
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惯性测量单元:一般用于算角度
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轮式里程计:一般用于算距离
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覆盖栅格地图:使用更多,对地图区分性更强
激光SLAM的常用算法
- Scan-to-Scan:基本淘汰
- Scan-to-Map:典型代表Cartographer,当前扫描与过去地图匹配
- Map-to-Map:很少开源,效果理论比较好
五.2D激光SLAM介绍
室内环境使用广泛
- State of Art:CSM+梯度算法,典型代表Cartographer
- Branch and Bound&Lazy Decision:分支递界
2D激光SLAM的发展
基于滤波基本被淘汰,重点应该放在基于图上面
2D激光SLAM的应用
- 轮式里程计的标定:Offline,Online,Online实时调整
- 时间同步问题:ms级误差,MCU和PC之间会有时间差,对距离影响可能小,但是对于角度影响会比较大
2D激光SLAM的趋势——与视觉融合
六.3D激光SLAM的介绍
开发成本较高,仅作了解
七.激光SLAM中的问题
这篇关于激光SLAM入门笔记(一)——简介的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对大家有所帮助,也希望大家多多支持为之网!
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