slam演算法介紹

『壹』 slam演算法是怎麼樣的

slam演算法是實現機器人定位、建圖、路徑規劃的一種演算法。

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)原本是Robotics領域用來做機器人定位的，最早的SLAM演算法其實是沒有用視覺camera，Robotics領域一般用Laser Range Finder來做SLAM。

其中一個原因是SLAM對實時性要求比較高，而要做到比較精確、穩定、可靠、適合多種場景的方案一般計算量相對較大，目前移動式設備的計算能力還不足夠支撐這么大的計算量，為了達到實時性能，往往需要在精確度和穩定性上做些犧牲。

模擬軟體：

數值網路模擬技術八十年代初發展較快，,早期的通用模擬軟體有SLAM、GERT、VERT等。其共同特徵是提供一種構模框架，在DOS操作系統下以FORTRAN語言實現。在設計上類似一系列子程序的軟體包。每種圖元有特定語句 ，用戶構模需編寫程序 ,網路圖取輔助理解的功能。

『貳』 slam如何實現了虛擬定位

摘要 地圖融合：就是將這一輪來自激光雷達的新數據拼接到原始地圖當中，最終完成地圖的更新。

『叄』 如何評價ORB-SLAM3

我覺得 ORB-SLAM3 系統是基於之前的 ORB-SLAM2、ORB-SLAM-VI 進行擴展。作者組的工作一脈相承，圍繞著 ORB feature-based SLAM 做了非常多有重大意義的工作。本文其中在一些重要改進模塊，如 IMU 初始化、multi-map system 等，是作者組里前幾年的工作。我認為這是一篇更加偏向於系統性質的文章，把這么多工作串了起來，並且作者非常慷慨的把它開源了出來，非常贊！

『肆』 SLAM與VSLAM有什麼區別

SLAM與VSLAM的區別：

SLAM：是同步定位與地圖構建，是指根據感測器的信息，一邊計算自身位置，一邊構建環境地圖的過程，解決在未知環境下運動時的定位與地圖構建問題。

VSLAM：則更為高級，是基於視覺的定位與建圖，中文也叫視覺SLAM，相當於裝上眼睛，通過眼睛來完成定位和掃描，更加精準和迅速。

SLAM簡介：

SLAM (simultaneous localization and mapping),也稱為CML (Concurrent Mapping and Localization),即時定位與地圖構建，或並發建圖與定位。

問題可以描述為：將一個機器人放入未知環境中的未知位置，是否有辦法讓機器人一邊移動一邊逐步描繪出此環境完全的地圖，所謂完全的地圖（a consistent map）是指不受障礙行進到房間可進入的每個角落。

SLAM2.0：

有理解力的SLAM：語義SLAM，精準感知並適應環境。

將語義分析與SLAM有效融合，增強機器對環境中相互作用的理解能力，為機器人賦予了復雜環境感知力和動態場景適應力。

有廣度的SLAM：100萬平米強大建圖能力。

藉助高效的環境識別、智能分析技術，機器人將擁有室內外全場景范圍高達100萬平米的地圖構建能力。

有精度的SLAM：高精度定位領先演算法。

SLAM2.0可在任何地點進行開機識別、全局定位，精準度高達±2cm。

有時效的SLAM：動態地圖實時更新。

根據感測器回傳數據，與原有地圖進行分析比對，完成動態實時更新，實現life-long SLAM。

『伍』 SLAM演算法是什麼意思

乎

SLAM可以通過多種方法實現,首先其可以在多種不同的硬體上實現。其次,SLAM更像是一個概念而不是一個演算法

『陸』 SLAM演算法是什麼優地科技的服務機器人有嗎

機器人要實現智能化需要完成三個任務：定位、建圖、路徑規劃，這套流程，就是SLAM技術。優地機器人是有的，用的雷達SLAM行走更精確，而且避障更好

『柒』 學習SLAM需要哪些預備知識

SLAM涵蓋的東西比較多，分為前端和後端兩大塊。前端主要是研究相鄰幀的拼接，又叫配准。根據感測器不一樣，有激光點雲、圖像、RGB-D拼接幾種，其中圖像配准中又分基於稀疏特徵(Sparse)的和稠密(Dense)的兩種。後端主要是研究地圖拼接(前端)中累積誤差的校正，主流就兩種，基於概率學理論的貝葉斯濾波器（EKF，PF）以及基於優化的方法。EKF已經用得很少了，PF也就在2D地圖SLAM（Gmapping）中用得多，大多還是用優化的方法在做。

你自己已經說了這塊需要的知識，一個是數學，一個是編程。所以入門的話，也從這兩塊開始弄。
一、數學方面
數學的話，建議樓上說過的Thrun的《probabilistic robotics》，其實不需要全部看完，了解下概率學是如何解決機器人中的問題的，關鍵學習貝葉斯濾波，也是就是貝葉斯公式在各個問題(定位，SLAM)中的應用。另外，優化的話，建議先把最小二乘優化中給弄透徹，數學推導要會，因為很多問題，最後都是歸結到最小二乘優化，然後就是梯度下降、求Jacobian之類的。
二、編程方面
理論的東西是比較無聊的，必須得實戰。建議入門先寫一發最小二乘優化，可以就做一個簡單的直線擬合，不要用Matlab中的優化工具，了解數學推導最後是怎麼寫到代碼裡面的。然後，一定要玩好Matlab優化工具包，做實驗最方便了。
有了一些基礎之後，可以嘗試玩一些現有的SLAM包，推薦兩個地方，一個是www.openslam.org，裡面有各種SLAM包，主流的SLAM演算法，在這一般都有源碼。另外一個就是ROS了，裡面有很多現成的SLAM包，像Gmapping，RGB-D SLAM，上手非常快，甚至你沒有任何設備，你也可以利用ROS中的模擬環境（如Gazebo）跑。建議先試試Gmapping，網路上有很多中文教程，一開始跑這些package還是很漲成就感的，可以提高你的興趣。
如果你是做視覺或者RGB-D，那麼OpenCV和PCL是必不可少的工具。早點上手肯定沒得錯。
三、進階
大體入門之後，你就需要根據你實驗室研究的項目來學習了，看是用激光、相機、還是Kinect來做了，不同感測器的前端演算法還是有些差距的。激光的話一般是ICP，相對簡單。視覺的東西還是比較多的，樓上推薦《Multiview Geometry in Computer Vision》確實很重要，不過，我覺得這同時你還應該了解特徵提取、特徵描述子、特徵匹配這些東西。如果你們實驗室做的Dense registration，那你還得學李代數那些東西（高大上啊，神馬李群看好多天都看不懂啊！！！）。其實，很多演算法都有開源包，你可以去ROS、一些大神博客、牛逼實驗室主頁中多逛逛。

『捌』 SLAM與路徑規劃有什麼關系

SLAM演算法，簡單來說，就是機器人要實現智能化需要完成的三個任務：定位、建圖、路徑規劃，這套流程，就是SLAM技術。優地機器人應該是有的，之前朋友的店鋪有用過，雷達SLAM行走更精確，而且避障也好比較好。

『玖』 Fast SLAM演算法的核心思想是什麼

FastSLAM演算法的核心思想是：
SLAM(),也稱為CML(),即時定位與地圖構建，或並發建圖與定位。
問題可以描述為：將一個機器人放入未知環境中的未知位置，是否有辦法讓機器人一邊逐步描繪出此環境完全的地圖，同時一邊決定機器人應該往哪個方向行進。例如掃地機器人就是一個很典型的SLAM問題，所謂完全的地圖（aconsistentmap）是指不受障礙行進到房間可進入的每個角落。SLAM最早由Smith、Self和Cheeseman於1988年提出。由於其重要的理論與應用價值，被很多學者認為是實現真正全自主移動機器人的關鍵。