SLAM:SLAM(即时定位与地图构建)的简介、发展、案例应用之详细攻略 SLAM的简介 SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization), 即时定位与地图构建,或并发建图与定位。问题可以描述为:将一个机器人放入未知环境中的未知位置,是否有办法让机器人一边移动一边逐步描绘出此环境完全的地图,所谓完全的地图(a consistent map)是指不受障碍行进到房间可进入的每个角落。 1、我在什么地方?—定位,自身状态。 周围环境是什么样?—建图,外在环境。 室内的话,可以在房间地板上铺设导引线,在墙壁上贴识别二维码,在桌子上放置无线电定位设备。如果在室外,还可以在小萝卜脑袋上安装GPS定位设备,像手机或汽车一样。 2、SLAM的问题描述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。 3、SLAM试图解决的问题一个机器人在未知的环境中运动,如何通过对环境的观测确定自身的运动轨迹,同时构建出环境的地图。SLAM技术正是为了实现这个目标涉及到的诸多技术的总和。 4、SLAM 2D与SLAM 3DSLAM 2DSLAM定位时,仅用单线激光传感器,在激光传感器扫描的这一个平面上进行二维定位,在获取精密的二维定位后,在此基础上解算三维激光点云,成为一个完整的空间三维数据。 SLAM 3D要用三维激光传感器,获取三维数据,然后通过三维数据的特征点匹配进行定位,然后在三维定位基础上,来解算和匹配完整的三维数据。 SLAM的发展1、古人的牵星板定位、定向、测速、授时是人们惆怅千年都未能完全解决的问题,最早的时候,古人只能靠夜观天象和司南来做简单的定向。直至元代,出于对定位的需求,才华横溢的中国人发明了令人叹为观止的牵星术,用牵星板测量星星实现纬度估计。 2、1964年美国投入GPS1964年美国投入使用GPS,突然就打破了大家的游戏规则。军用的P码可以达到1-2米级精度,开放给大众使用的CA码也能够实现5-10米级的精度。后来大家一方面为了突破P码封锁,另一方面为了追求更高的定位定姿精度,想出了很多十分具有创意的想法来挺升GPS的精度。利用RTK的实时相位差分技术,甚至能实现厘米的定位精度,基本上解决了室外的定位和定姿问题。但室内这个问题就难办多了,为了实现室内的定位定姿,一大批技术不断涌现,其中,SLAM技术逐渐脱颖而出。 3、1988年正式提出SLAMSLAM最早由Smith、Self和Cheeseman于1988年提出。 由于其重要的理论与应用价值,被很多学者认为是实现真正全自主移动机器人的关键。
SLAM的案例应用1、AR/VR设备根据 SLAM 得到地图和当前视角对叠加虚拟物体做相应渲染,这样做可以使得叠加的虚拟物体看起来比较真实,没有违和感; 2、无人机器、无人驾驶领域SLAM可以构建局部地图,辅助无人机进行自主避障、规划路径; 无人驾驶领域: SLAM 技术可以提供视觉里程计功能,然后跟其他的定位方式融合;
3、机器人定位导航领域机器人定位导航领域:SLAM 可以用于生成环境的地图。基于这个地图,机器人执行路径规划、自主探索、导航等任务。
4、室内机器人 |
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