slam算法介绍

‘壹’ slam算法是怎么样的

slam算法是实现机器人定位、建图、路径规划的一种算法。

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)原本是Robotics领域用来做机器人定位的，最早的SLAM算法其实是没有用视觉camera，Robotics领域一般用Laser Range Finder来做SLAM。

其中一个原因是SLAM对实时性要求比较高，而要做到比较精确、稳定、可靠、适合多种场景的方案一般计算量相对较大，目前移动式设备的计算能力还不足够支撑这么大的计算量，为了达到实时性能，往往需要在精确度和稳定性上做些牺牲。

仿真软件：

数值网络仿真技术八十年代初发展较快，,早期的通用仿真软件有SLAM、GERT、VERT等。其共同特征是提供一种构模框架，在DOS操作系统下以FORTRAN语言实现。在设计上类似一系列子程序的软件包。每种图元有特定语句 ，用户构模需编写程序 ,网络图取辅助理解的功能。

‘贰’ slam如何实现了虚拟定位

摘要 地图融合：就是将这一轮来自激光雷达的新数据拼接到原始地图当中，最终完成地图的更新。

‘叁’ 如何评价ORB-SLAM3

我觉得 ORB-SLAM3 系统是基于之前的 ORB-SLAM2、ORB-SLAM-VI 进行扩展。作者组的工作一脉相承，围绕着 ORB feature-based SLAM 做了非常多有重大意义的工作。本文其中在一些重要改进模块，如 IMU 初始化、multi-map system 等，是作者组里前几年的工作。我认为这是一篇更加偏向于系统性质的文章，把这么多工作串了起来，并且作者非常慷慨的把它开源了出来，非常赞！

‘肆’ SLAM与VSLAM有什么区别

SLAM与VSLAM的区别：

SLAM：是同步定位与地图构建，是指根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程，解决在未知环境下运动时的定位与地图构建问题。

VSLAM：则更为高级，是基于视觉的定位与建图，中文也叫视觉SLAM，相当于装上眼睛，通过眼睛来完成定位和扫描，更加精准和迅速。

SLAM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。

SLAM2.0：

有理解力的SLAM：语义SLAM，精准感知并适应环境。

将语义分析与SLAM有效融合，增强机器对环境中相互作用的理解能力，为机器人赋予了复杂环境感知力和动态场景适应力。

有广度的SLAM：100万平米强大建图能力。

借助高效的环境识别、智能分析技术，机器人将拥有室内外全场景范围高达100万平米的地图构建能力。

有精度的SLAM：高精度定位领先算法。

SLAM2.0可在任何地点进行开机识别、全局定位，精准度高达±2cm。

有时效的SLAM：动态地图实时更新。

根据传感器回传数据，与原有地图进行分析比对，完成动态实时更新，实现life-long SLAM。

‘伍’ SLAM算法是什么意思

乎

SLAM可以通过多种方法实现,首先其可以在多种不同的硬件上实现。其次,SLAM更像是一个概念而不是一个算法

‘陆’ SLAM算法是什么优地科技的服务机器人有吗

机器人要实现智能化需要完成三个任务：定位、建图、路径规划，这套流程，就是SLAM技术。优地机器人是有的，用的雷达SLAM行走更精确，而且避障更好

‘柒’ 学习SLAM需要哪些预备知识

SLAM涵盖的东西比较多，分为前端和后端两大块。前端主要是研究相邻帧的拼接，又叫配准。根据传感器不一样，有激光点云、图像、RGB-D拼接几种，其中图像配准中又分基于稀疏特征(Sparse)的和稠密(Dense)的两种。后端主要是研究地图拼接(前端)中累积误差的校正，主流就两种，基于概率学理论的贝叶斯滤波器（EKF，PF）以及基于优化的方法。EKF已经用得很少了，PF也就在2D地图SLAM（Gmapping）中用得多，大多还是用优化的方法在做。

你自己已经说了这块需要的知识，一个是数学，一个是编程。所以入门的话，也从这两块开始弄。
一、数学方面
数学的话，建议楼上说过的Thrun的《probabilistic robotics》，其实不需要全部看完，了解下概率学是如何解决机器人中的问题的，关键学习贝叶斯滤波，也是就是贝叶斯公式在各个问题(定位，SLAM)中的应用。另外，优化的话，建议先把最小二乘优化中给弄透彻，数学推导要会，因为很多问题，最后都是归结到最小二乘优化，然后就是梯度下降、求Jacobian之类的。
二、编程方面
理论的东西是比较无聊的，必须得实战。建议入门先写一发最小二乘优化，可以就做一个简单的直线拟合，不要用Matlab中的优化工具，了解数学推导最后是怎么写到代码里面的。然后，一定要玩好Matlab优化工具包，做实验最方便了。
有了一些基础之后，可以尝试玩一些现有的SLAM包，推荐两个地方，一个是www.openslam.org，里面有各种SLAM包，主流的SLAM算法，在这一般都有源码。另外一个就是ROS了，里面有很多现成的SLAM包，像Gmapping，RGB-D SLAM，上手非常快，甚至你没有任何设备，你也可以利用ROS中的仿真环境（如Gazebo）跑。建议先试试Gmapping，网络上有很多中文教程，一开始跑这些package还是很涨成就感的，可以提高你的兴趣。
如果你是做视觉或者RGB-D，那么OpenCV和PCL是必不可少的工具。早点上手肯定没得错。
三、进阶
大体入门之后，你就需要根据你实验室研究的项目来学习了，看是用激光、相机、还是Kinect来做了，不同传感器的前端算法还是有些差距的。激光的话一般是ICP，相对简单。视觉的东西还是比较多的，楼上推荐《Multiview Geometry in Computer Vision》确实很重要，不过，我觉得这同时你还应该了解特征提取、特征描述子、特征匹配这些东西。如果你们实验室做的Dense registration，那你还得学李代数那些东西（高大上啊，神马李群看好多天都看不懂啊！！！）。其实，很多算法都有开源包，你可以去ROS、一些大神博客、牛逼实验室主页中多逛逛。

‘捌’ SLAM与路径规划有什么关系

SLAM算法，简单来说，就是机器人要实现智能化需要完成的三个任务：定位、建图、路径规划，这套流程，就是SLAM技术。优地机器人应该是有的，之前朋友的店铺有用过，雷达SLAM行走更精确，而且避障也好比较好。

‘玖’ Fast SLAM算法的核心思想是什么

FastSLAM算法的核心思想是：
SLAM(),也称为CML(),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逐步描绘出此环境完全的地图，同时一边决定机器人应该往哪个方向行进。例如扫地机器人就是一个很典型的SLAM问题，所谓完全的地图（aconsistentmap）是指不受障碍行进到房间可进入的每个角落。SLAM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。