移动机器人SLAM技术
SLAM_介绍以及浅析
SLAM_介绍以及浅析SLAM（Simultaneous Localization and Mapping），即同时定位与建图，是一种将移动机器人在未知环境中的位置定位与环境地图生成统一起来的技术。
SLAM技术是实现自主导航和智能导航的关键性技术之一，广泛应用于无人车、无人潜艇、无人机、机器人等领域。
SLAM技术分为前端和后端两部分。
前端主要负责机器人的位置定位，根据传感器获取的数据，通过运动估计（例如里程计模型）和感知估计（例如视觉、雷达感知）等方法，计算机器人在运动过程中的位置和姿态。
后端主要负责地图生成，根据机器人在不同时间点的位置估计和传感器获取的环境地图数据，利用优化算法估计机器人的位置和地图。
在前端中，常用的传感器有激光雷达、相机、惯性测量单元（IMU）等。
激光雷达可以提供高精度的距离和角度信息，常用于建立环境地图。
相机能够捕捉到图像信息，通过图像算法可以提取出环境中的特征点，用于定位和建图。
IMU能够提供线性加速度和角速度信息，用以估计机器人的运动。
在后端中，常用的算法有滤波器、优化方法和图优化等。
滤波器方法包括扩展卡尔曼滤波器（EKF）和无迹卡尔曼滤波器（UKF），通过状态估计和协方差矩阵来估计机器人的位置和姿态。
优化方法包括最小二乘法、非线性优化等，通过最小化误差函数来优化机器人的位置估计和地图。
图优化方法使用图模型来描述机器人的位置和环境地图，通过最大化后验概率来估计位置和地图。
SLAM技术的关键挑战之一是数据关联问题。
由于噪声和误差的存在，机器人在不同时刻获取的传感器数据可能不完全匹配。
因此，需要通过数据关联来确定当前获取的数据与之前数据的对应关系。
常用的数据关联方法有最近邻法、滤波法和图优化法等。
最近邻法通过计算不同数据之间的距离来确定对应关系。
滤波法通过滤波器来更新机器人的位置估计，并根据新的数据重新关联。
图优化法通过图模型来描述数据的关联关系，并通过最大后验概率来估计位置和地图。
移动机器人SLAM技术
移动机器人SLAM技术在当今科技飞速发展的时代，移动机器人已经成为了人们生活和工作中的得力助手。
从家庭中的扫地机器人到工业领域的自动化搬运机器人，它们的身影无处不在。
而要让这些机器人能够在未知环境中自由移动、执行任务并准确地感知自身位置和周围环境，就离不开一项关键技术——SLAM 技术。
SLAM 技术，全称为 Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建。
简单来说，就是让机器人在移动的过程中，一边确定自己的位置，一边构建周围环境的地图。
这就好比我们人类在一个陌生的地方，需要一边记住自己走过的路，一边了解周围的地形和地标，以便能够准确地找到自己的位置和规划下一步的行动。
想象一下，一个扫地机器人在你的家中工作。
如果它不知道自己在哪里，也不清楚房间的布局，那么它很可能会遗漏一些区域或者重复清扫某些地方，无法高效地完成清洁任务。
而有了 SLAM 技术，机器人就能够实时地感知自己的位置，绘制出房间的地图，并根据地图规划出最优的清扫路径，从而提高工作效率和效果。
SLAM 技术的实现主要依赖于多种传感器的协同工作。
常见的传感器包括激光雷达、摄像头、惯性测量单元（IMU）等。
激光雷达通过发射激光束并测量反射回来的时间和强度，可以精确地测量机器人与周围物体的距离和方向，从而构建出环境的三维模型。
摄像头则可以获取丰富的图像信息，通过图像处理和分析来识别物体和特征。
IMU则用于测量机器人的加速度和角速度，帮助确定机器人的姿态和运动状态。
这些传感器采集到的数据通常是大量的、复杂的，并且存在一定的误差和噪声。
因此，如何对这些数据进行有效的融合和处理，是SLAM 技术中的一个关键问题。
目前，常用的方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、图优化等。
这些方法可以对传感器数据进行融合和校正，提高定位和地图构建的准确性。
在移动机器人的实际应用中，SLAM 技术面临着许多挑战。
例如，环境的动态变化，如人员的走动、家具的移动等，会导致地图的不准确和定位的偏差。
室内移动机器人的SLAM算法综述
SLAM算法概述
SLAM算法概述
SLAM算法主要涉及两个核心问题：定位和地图构建。其基本原理是利用机器 人在环境中移动时所获得的传感器数据，通过一定的算法进行处理，从而估计自 身的位置和姿态，并逐步构建出环境的地图。
SLAM算法概述
在SLAM算法中，激活函数是一个重要的组成部分。它主要负责从传感器数据 中提取有用的信息，并将其用于地图构建和定位。检测方式则决定了机器人如何 处理传感器数据，包括特征点检测、直接测量等。导航控制部分负责根据地图信 息和机器人当前状
室内移动机器人的SLAM算法综 述
01 摘要
目录
02 引言
03 SLAM算法概述
04
室内移动机器人中的 SLAM算法
05 结论
06 参考内容
摘要
摘要
随着机器人技术的不断发展，室内移动机器人在许多领域的应用越来越广泛。 而同时，同步定位与映射（SLAM）算法作为室内移动机器人的一项关键技术，引 起了研究者的广泛。本次演示将对室内移动机器人中的SLAM算法进行综述，主要 包括研究现状、算法原理、应用情况等方面。
激光雷达是一种常用的传感器，可以提供环境的详细信息。基于激光雷达的 SLAM算法通过处理这些数据，估计机器人的位置和姿态，并构建环境的地图。代 表性的算法有OctoMap、FAB-MAP等。这类算法精度较高，但受限于雷达的视场角 和测量精度。
2、基于视觉的SLAM算法
2、基于视觉的SLAM算法
视觉传感器可以提供丰富的环境信息，是许多SLAM算法的首选。基于视觉的 SLAM算法通过分析图像特征点的方式进行地图构建和定位。代表性的算法有 Davies-Cox、Cadena等。这类算法具有丰富的信息来源，但计算量较大，对处理 器性能要求较高。
移动机器人SLAM技术
移动机器人SLAM技术在当今科技迅速发展的时代，移动机器人已经成为了人们生活和工作中的重要角色。
从家庭中的智能扫地机器人到工业生产线上的自动化搬运机器人，它们的身影无处不在。
而在移动机器人能够自主行动、感知环境并完成各种任务的背后，一项关键技术起着至关重要的作用，那就是同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，简称 SLAM）技术。
SLAM 技术，简单来说，就是让机器人在未知环境中一边移动一边构建环境地图，同时利用这个地图来确定自己的位置。
想象一下，当你走进一个完全陌生的黑暗房间，你需要在摸索中了解房间的布局，并且清楚自己在这个布局中的位置，这就是移动机器人面临的挑战，而 SLAM 技术就是帮助它们解决这个难题的“法宝”。
为了实现这一目标，移动机器人通常会配备多种传感器，比如激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
这些传感器就像是机器人的“眼睛”，能够收集周围环境的各种信息。
以激光雷达为例，它通过发射激光束并测量反射回来的时间和强度，来获取周围物体的距离和形状。
摄像头则可以捕捉图像，提供更丰富的视觉信息。
在收集到这些原始数据后，接下来就是对数据进行处理和分析。
这涉及到一系列复杂的算法和数学模型。
一种常见的方法是基于特征提取的算法。
通过从传感器数据中提取出有代表性的特征，比如点、线、面等，然后将这些特征与之前构建的地图进行匹配和对比，从而确定机器人的位置和姿态。
另一种方法是基于滤波的算法，如卡尔曼滤波和粒子滤波。
这些滤波算法可以对机器人的位置和地图进行估计和更新，以逐步提高精度。
在 SLAM 技术中，地图的表示形式也是多种多样的。
常见的有栅格地图、特征地图和拓扑地图。
栅格地图将环境划分为一个个小格子，每个格子表示环境中的一个区域，这种地图直观易懂，但数据量较大。
特征地图则重点关注环境中的显著特征，如墙角、柱子等，数据量相对较小，但对特征的提取和描述要求较高。
基于SLAM技术的移动机器人导航系统设计
基于SLAM技术的移动机器人导航系统设计随着现代科学技术的不断发展，机器人技术也在不断进步。
移动机器人在各个领域中得到了广泛应用，如工业制造、医疗保健、物流配送等。
在这些领域中，移动机器人导航系统是至关重要的一环。
基于SLAM技术的移动机器人导航系统设计是目前研究的热点之一，本文将对其进行分析和探讨。
一、SLAM技术的概念和原理SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，即同时定位和地图构建技术。
它是机器人导航系统中的一项基本技术，可以使移动机器人在未知环境中实现自主导航和建立地图。
在SLAM技术的实现过程中，机器人需要同时在未知环境中定位自身和构建环境的地图。
SLAM技术可以基于不同的传感器实现，如激光雷达、视觉传感器等。
在使用激光雷达实现SLAM技术时，机器人需要获取激光数据来进行环境的地图构建和机器人的定位。
而在使用视觉传感器实现SLAM技术时，则需要使用图像处理技术实现环境的地图构建和机器人的定位。
二、SLAM技术在移动机器人导航系统中的应用SLAM技术在移动机器人导航系统中起着至关重要的作用。
它可以使机器人在未知环境中实现自主导航和建立环境的地图，在工业制造、医疗保健、物流配送等领域中得到广泛应用。
在工业制造中，机器人可以利用SLAM技术实现自主导航和进行物品搬运。
在医疗保健领域中，机器人可以利用SLAM技术实现自主导航和进行病房巡视等任务。
在物流配送中，机器人可以利用SLAM技术实现自主导航和物品搬运等任务。
三、基于SLAM技术的移动机器人导航系统设计基于SLAM技术的移动机器人导航系统设计需要考虑到多个方面。
以下为几个关键的考虑因素：1.传感器的选择传感器的选择影响着SLAM技术的实现过程。
在选择传感器时，需要考虑到机器人的使用环境、任务需求和成本等因素。
激光雷达和视觉传感器是常见的传感器选择。
2.环境地图构建算法的选择环境地图构建算法是SLAM技术的重要组成部分。
基于SLAM技术的移动机器人导航研究
基于SLAM技术的移动机器人导航研究移动机器人在现代智能制造和智慧物流中扮演着越来越重要的角色。
其导航技术的卓越性直接影响到机器人在特定环境中的工作表现和安全性。
为此，基于SLAM技术的移动机器人导航成为现代导航技术研究领域中的热点问题。
一、SLAM技术的基本概念SLAM技术，全称为Simultaneous Localization And Mapping，即同时定位和地图构建技术。
在自主移动机器人领域中，它是实现自主导航的关键技术之一。
SLAM要求机器人在移动过程中实时地定位自身位置和绘制环境地图，并且能够自我更新这些地图。
这是一个强大的自主导航系统，因为它能够让机器人同时完成寻路和地图更新等多项任务。
SLAM技术主要包括传感器数据融合、地图构建和自主导航等多个方面。
二、基于SLAM技术的移动机器人导航的可实现性可以将基于SLAM技术的移动机器人导航认为是一个环境感知、定位和路径规划三个模块的集成。
在现代自主导航系统中，环境感知模块在智慧物流、自动驾驶等领域中得到越来越广泛的应用。
在地图建模方面，SLAM技术相比传统的机器人定位和地图构建技术，具有建立环境模型更加精准，以及对环境的更新能力更强等优势。
在实时路径规划中，基于SLAM技术的导航系统能够实现更加智能化的路径规划，从而更好地满足复杂环境下的导航需求。
三、基于SLAM技术的导航系统的发展趋势随着技术不断的发展，基于SLAM技术的导航系统将越来越成熟和完善。
主要趋势有以下几点：1.大数据和深度学习的应用。
基于SLAM技术的导航系统可以通过运用深度学习算法，将传感器数据、地图数据等大量的数据进行融合处理，以实现更加准确和高效的环境感知、地图构建和路径规划。
2.多传感器数据融合技术的应用。
基于SLAM技术的导航系统可以通过结合多个传感器的数据信息，实现更加全面和精确的环境感知和自主导航。
3.引入白盒思想。
白盒思想是指基于人类视角对机器行为进行解释，从而实现更加智能化和人性化的良好用户体验。
SLAM经典入门教程
SLAM经典入门教程SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是指机器人或移动设备在未知环境中同时实现自身定位和环境地图构建的技术。
SLAM技术广泛应用于自动驾驶、无人机、智能家居等领域。
下面是一个经典的SLAM入门教程，帮助初学者了解SLAM的基本概念和实现方法。
一、SLAM的基本概念1. 定位（Localization）：机器人或移动设备在地图中确定自身位置的过程。
2. 地图构建（Mapping）：机器人或移动设备在移动过程中构建环境地图的过程。
3. 同步（Simultaneous）：指机器人或移动设备在进行定位和地图构建时同时进行，相互依赖、相互影响。
4. 自身定位误差（Self-localization error）：机器人或移动设备定位的准确性，影响其整体性能。
5. 地图构建误差（Mapping error）：机器人或移动设备构建环境地图的准确性，影响其对环境的理解能力。
二、SLAM的实现方法1.基于视觉的SLAM：利用摄像头或激光传感器获取环境信息，通过图像处理、特征提取、匹配等算法实现定位和地图构建。
2.基于激光雷达的SLAM：利用激光传感器扫描环境，通过计算得出物体的距离和位置，从而实现定位和地图构建。
3.基于惯性测量单元（IMU）的SLAM：利用加速度计、陀螺仪等传感器获取机器人的加速度和角速度信息，通过积分计算位姿，实现定位和地图构建。
4.基于里程计的SLAM：利用机器人的里程计测量轮子转动的距离，通过计算位姿变化来实现定位和地图构建。
三、经典SLAM算法1. EKF-SLAM（Extended Kalman Filter SLAM）：基于扩展卡尔曼滤波器的SLAM算法，利用状态估计和协方差矩阵来实现定位和地图构建。
2. FastSLAM：基于粒子滤波器的SLAM算法，将地图分解为多个粒子，每个粒子都有自己的状态和权重，通过多次重采样来更新地图。
移动机器人导航和SLAM系统研究
移动机器人导航和SLAM系统研究移动机器人导航和SLAM系统研究移动机器人导航和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建）系统是机器人技术领域中的重要研究方向。
随着科学技术的飞速发展，移动机器人的应用越来越广泛，如自动导航、环境勘测、搜救等。
而导航和SLAM技术作为移动机器人的核心能力，提供了机器人实现自主感知和智能决策的基础。
在移动机器人中，导航是指机器人根据环境信息规划并实现路径的选择和控制。
导航技术主要包括定位和路径规划两个方面。
定位是指机器人确定自身在某个参考坐标系下的位置和姿态信息。
常用的定位方法有惯性导航、视觉定位、激光测距等。
路径规划则是在已知环境地图和机器人当前位置的情况下，确定机器人从起点到终点的最优路径。
经典的路径规划算法包括Dijkstra算法、A*算法、RRT等。
好的导航系统需要准确的定位和高效的路径规划能力，以实现安全、快速、智能的移动。
而SLAM系统则是指机器人在未知环境中实时地自主构建地图，并同时定位自身的过程。
SLAM技术是移动机器人实现自主感知和智能决策的重要手段。
在SLAM系统中，机器人需要通过传感器获取环境的信息，并准确地估计自身的位置和构建地图。
常用的SLAM方法包括基于激光雷达的激光SLAM、视觉SLAM、RGB-D SLAM等。
机器人在运动中通过不断采集传感器数据，经过数据融合和优化算法，实现对环境的建模和自身的定位。
SLAM系统对机器人的控制和决策提供了重要的依据，被广泛应用于无人驾驶、智能巡检、室内导航等领域。
移动机器人导航和SLAM系统的研究面临多个挑战。
首先，环境不确定性是导航和SLAM的主要问题之一。
移动机器人所处的环境往往是未知的、复杂的、动态的，如何在不同的环境中实现可靠的导航和地图构建是一个需要解决的难题。
其次，机器人定位的精确性和实时性对导航和SLAM系统的性能有重要影响。
slam分类
slam分类SLAM分类SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是指同时进行定位和建图的技术，是机器人、自动驾驶等领域中的重要技术之一。
随着技术的不断发展，SLAM也在不断地演进和分类。
本文将按照不同的分类方式，对SLAM进行详细介绍。
一、基于传感器分类根据使用的传感器类型，SLAM可以分为激光雷达SLAM、视觉SLAM、惯性导航SLAM等。
其中，激光雷达SLAM是最常见的一种，它通过激光雷达扫描周围环境，获取点云数据，再通过算法进行处理，实现机器人的定位和建图。
视觉SLAM则是利用相机获取图像信息，通过图像处理算法实现定位和建图。
惯性导航SLAM则是利用惯性测量单元（IMU）获取机器人的加速度和角速度信息，通过运动学模型实现定位和建图。
二、基于算法分类根据使用的算法类型，SLAM可以分为基于滤波器的SLAM、基于优化的SLAM、基于深度学习的SLAM等。
其中，基于滤波器的SLAM是最早的一种，它通过卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器等算法实现定位和建图。
基于优化的SLAM则是通过最小二乘法、非线性优化等算法实现定位和建图。
基于深度学习的SLAM则是利用深度学习算法，通过对图像或点云数据进行处理，实现定位和建图。
三、基于应用场景分类根据应用场景的不同，SLAM可以分为室内SLAM、室外SLAM、移动机器人SLAM等。
室内SLAM主要应用于室内环境下的机器人定位和建图，如清洁机器人、仓库机器人等。
室外SLAM则主要应用于室外环境下的机器人定位和建图，如无人机、自动驾驶等。
移动机器人SLAM则是指机器人在移动过程中实现定位和建图，如巡检机器人、救援机器人等。
总之，SLAM是一项非常重要的技术，它在机器人、自动驾驶等领域中有着广泛的应用。
随着技术的不断发展，SLAM也在不断地演进和分类，为我们的生活带来了更多的便利和可能性。
移动机器人SLAM技术研究
移动机器人SLAM技术研究移动机器人(SLAM)技术研究随着科技的不断进步，移动机器人已经成为研发实验室和制造工厂中的常见物品。
这些机器人可以帮助人们完成一些重复性的工作，使工作效率大幅提升。
然而，移动机器人的使用还存在一些问题，例如如何确定机器人在不断变化的环境中的位置和方向。
这时，SLAM技术便应运而生，它被广泛应用于机器人领域中。
在这篇文章中，我们将讨论移动机器人的SLAM技术及其研究进展。
1. SLAM技术概述SLAM技术指的是机器人实时地同时建立自己的地图和定位自己在地图中的位置的过程。
这是一种自主定位技术，旨在提供机器人的自身位置信息，同时借助于进行三维建模来表示环境元素的确切形状和位置信息。
SLAM技术经常被用于无人机航行、机器人原地避障、安保巡逻和智能文化服务等领域。
由于这些应用场景对于机器人的定位和地图建立有着高高的要求，因而SLAM技术具有着重要的作用。
2. SLAM技术的研究历程SLAM技术的研究历程经历了从灰度图像到点云的进化过程。
SLAM技术研究最初基于灰度图像，之后是基于深度图像的RGB-D SLAM技术，现在SLAM技术主流针对点云的处理。
本文将重点介绍点云SLAM技术的发展历程。
最初的点云SLAM技术采用的是基于激光雷达数据的方法，该方法对于机器人的定位和建图有着很好的效果。
但是对于小型机器人或无人机等低成本设备来说，激光雷达过于昂贵，因此该方面的研究逐渐停滞，人们转而开发更经济实用的算法。
目前主流的算法有基于相机和深度图像的技术，由于相机的价格低廉，这种方法已经成为低成本 SLAM 的主流之一。
通过将数据摄取到计算机中，将相机捕捉到的原始数据打包成点云数据，在将点云数据提供给SLAM算法，通过对数据的处理定位和建图。
3. SLAM技术的问题及其解决方案虽然SLAM技术确实为机器人提供了大量的信息，但是在SLAM技术的应用过程中，依然存在着许多问题。
其中最主要的问题是SLAM在过程中需要处理的巨大数量的数据，同时还需要处理实时数据以便及时掌控机器人状态。
基于SLAM技术的移动机器人导航与定位方法
基于SLAM技术的移动机器人导航与定位方法引言：随着科技的不断进步，移动机器人在各种领域得到了广泛应用，例如智能家居、仓储物流、无人驾驶等。
而移动机器人的导航与定位是实现其智能化和自主化的重要基石。
基于SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术的移动机器人导航与定位方法能够让机器人在未知环境中实时更新自己的位置和环境地图，提高机器人的导航精度和安全性。
一、SLAM技术的原理及应用1. SLAM技术原理SLAM技术通过利用机器人自身携带的传感器（如激光雷达、摄像头等）获取周围环境的信息，并将这些信息融合在一起，实现同时定位机器人自身和构建环境地图的过程。
它包括前端和后端两个关键步骤：a. 前端处理：前端负责从传感器数据中提取特征点，边缘等，并进行特征匹配和数据关联，根据机器人的运动模型和观测模型进行位姿估计。
b. 后端优化：后端通过优化算法，将前端估计的位姿进行优化，得到更准确的机器人位姿和地图。
2. SLAM技术应用SLAM技术广泛应用于移动机器人的导航与定位、无人驾驶、虚拟现实、增强现实等领域。
在移动机器人导航与定位中，SLAM技术能够实现机器人在未知环境中的自主导航和避障，提高机器人的自主性和智能化。
二、基于SLAM技术的移动机器人导航与定位方法1. 前端特征提取与匹配前端特征提取与匹配是SLAM技术的关键环节。
常用的特征提取算法包括SIFT、SURF和ORB等。
特征匹配则通过描述子相似度匹配特征点，采用RANSAC等算法剔除误匹配点。
在移动机器人导航与定位中，前端特征提取与匹配的准确性和鲁棒性对于SLAM系统的性能至关重要。
2. 运动估计与位姿优化基于SLAM技术的移动机器人导航与定位需要实时估计机器人的运动和位姿。
运动估计中常用的方法有里程计法和惯性测量单元（IMU）法等，位姿优化则通过后端优化算法，如图优化算法和批量最小二乘法等，进一步提高机器人位姿的准确性。
什么是SLAM 技术？SLAM技术究竟是如何实现的？
什么是SLAM 技术？SLAM技术究竟是如何实现的？“在智能服务机器人逐渐成为行业风口浪尖的今天，移动机器人的身影越来越多地出现在人们身边。
相信随着传感技术、智能技术和计算技术等的不断提高，智能移动机器人一定能够在生产和生活中融入人类生活中。
其中，在自主定位导航技术中扮演着关键角色的SLAM 技术也成为关注的焦点。
那么，究竟是什么是SLAM 技术？SLAM技术究竟是如何实现的？它的核心步骤和难点是什么？今天，小编就来和大家聊聊在机器人自主移动过程中有着重要作用的SLAM技术。
”什么是SLAM技术？SLAM 是同步定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping) 的缩写，最早是由Hugh Durrant-Whyte 和John J.Leonard 在1988年提出的。
SLAM与其说是一个算法不如说它是一个概念更为贴切，它被定义为解决“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，再根据自身位置增量式的构建地图，从而达到同时定位和地图构建的目”的问题方法的统称。
SLAM技术的核心步骤大体上而言，SLAM包含了：感知、定位、建图这三个过程。
感知——机器人能够通过传感器获取周围的环境信息。
定位——通过传感器获取的当前和历史信息，推测出自身的位置和姿态。
建图——根据自身的位姿以及传感器获取的信息，描绘出自身所处环境的样貌。
举个例子，有天张三和朋友们一起喝酒，张三喝高了，李四送他回家，但是没有张三的钥匙啊，怎么办，只好送回自己的家里面。
那么问题来了，第二天早上张三醒来后，如何知道自己是在谁家里呢？这个问题很简单，看看房子周围的环境就知道了。
没错，张三观察房屋信息的过程就是感知的过程，这时候张三需要提取房子里面对自己有效的信息，例如：房子的面积、墙壁的颜色、家具的特征等等，运气好的话，看到了李四本人，基本上就知道自己是在谁家里了。
移动机器人SLAM技术【ch07】视觉SLAM 教学课件
0 2 对极几何
假设两张图像中得到了一对配对好的特征点，对极几何如图7.8所示，若能够得到多 个匹配好的点，则可实现运动轨迹的推测。
如果没有特征点匹配，我们就没法确定p?到底在极线的哪个位置了。那时， 就必须在极线上搜索以获得正确的匹配。
0 2 对极几何
现在，我们从代数角度来看一下这里出现的几何关系。在第一帧的坐标系下，设P的空间位置为 两个像素点p、p?的像素位置为
除了使用线性方法，我们还可以把PnP问题构建成一个定义于李代数上的非线性最 小二乘问题。前面说的线性方法，往往要先求相机位姿，再求空间点位置，而非 线性优化则把它们都看成优化变量，放在一起优化。
02 3D-2D·PnP
考虑n个三维空间点P和它们的投影p,我们希望计算相机的位姿R、t,其李代数表 示为。假设某空间点的坐标为F=[X,,Y,Z,],其投影的像素坐标为μ=[x,,y]],那么 可得像素位置与空间点位置的关系如下：
02
PART ONE
视觉前端——视觉里程计
Hale Waihona Puke 02视觉里程计 7.2.1视觉里程计的数学模型
视觉里程计关心相邻图像之间的相机运动，最简单的情况当然是两张图像 之间的运动 关系。在计算机视觉领域，人类在直觉上看来十分自然的事情，在计算机 视觉中却非常困 难。图像在计算机里只是一个数值矩阵，而在视觉SLAM中，我们只能看到 一个个像素， 知道它们是某些空间点在相机的成像平面上投影的结果。所以，为了定量 地估计相机运动， 必须在了解相机与空间点的几何关系之后进行。
第七章 视觉SLAM
高等院校公共课系列精品教材
大学生礼仪
01
PART ONE
视觉SLAM概述
01视觉SLAM的糖念与框架
基于低成本移动机器人设计的超声SLAM
基于低成本移动机器人设计的超声SLAM 超声SLAM是一种基于超声波传感技术的同时定位与地图构建方法，适用于低成本移动机器人。
本文将从超声SLAM的原理、算法、应用以及未来的发展方向等方面进行详细阐述。
一、超声SLAM的原理与算法超声SLAM的原理是通过超声波传感器获取环境的距离信息，并结合机器人的运动控制信息，利用计算机算法实时估计机器人的位置和构建地图。
常用的超声波传感器包括二维扫描传感器和多段探测传感器。
二维扫描传感器可以通过旋转测量环境中各个方向的距离信息，而多段探测传感器则通过多个固定的超声波传感器探测离机器人一定距离处的障碍物。
超声SLAM的算法通常采用粒子滤波器（Particle Filter）和扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter）两种方法。
粒子滤波器是一种基于蒙特卡洛采样的非线性滤波算法，适用于非高斯分布的状态估计问题。
扩展卡尔曼滤波器则是一种线性化的滤波算法，适用于高斯分布的状态估计问题。
二、超声SLAM的应用超声SLAM在室内导航、环境建模、自主探测和人机交互等方面具有广泛的应用。
在室内导航方面，超声SLAM可以帮助机器人在未知环境中实现定位和路径规划，以便完成室内巡航、自主清扫等任务。
在环境建模方面，超声SLAM可以根据采集到的超声波数据实时构建机器人周围的环境地图，为后续的自主导航提供依据。
在自主探测方面，超声SLAM可以通过超声波传感器检测环境中的障碍物，以及对障碍物的距离进行估计，从而实现智能避障和环境感知。
在人机交互方面，超声SLAM可以帮助机器人定位和识别人体，提高机器人与人类的互动效果。
三、超声SLAM的未来发展方向超声SLAM在低成本移动机器人领域具有广阔的应用前景，未来还有以下几个方向可以进一步发展。
1.算法优化：超声SLAM的算法需要不断优化和改进，提高定位和地图构建的精度和稳定性。
例如，可以将深度学习等机器学习方法引入超声SLAM，提高对环境和障碍物的自动识别和分类能力。
基于单目视觉的移动机器人SLAM问题的研究共3篇
基于单目视觉的移动机器人SLAM问题的研究共3篇基于单目视觉的移动机器人SLAM问题的研究1近年来，随着移动机器人的普及和应用范围的拓展，SLAM问题逐渐成为智能机器人领域研究的热点之一。
其中，基于单目视觉的移动机器人SLAM问题在实际应用中具有广泛的应用价值和发展前景。
基于单目视觉的移动机器人SLAM问题是指通过移动机器人的单目摄像头获取场景信息，并将其转化为机器人自身的位姿和场景信息，以实现对未知环境的建图和定位。
相比于传统的激光、视觉双目或多目视觉SLAM方法，单目视觉具有成本低、易于集成、信息获取范围广等优势。
因此，其研究具有极为重要的意义。
在基于单目视觉的移动机器人SLAM问题的研究中，主要包括以下几个方面的内容。
一、摄像头标定在基于单目视觉的移动机器人SLAM问题中，摄像头标定是必不可少的步骤。
通过对摄像头的本质矩阵、畸变系数等参数进行标定，可以精确地计算出摄像头的真实参数，以保证后续场景信息提取和位姿计算的准确性。
二、特征提取与匹配在单目视觉SLAM中，为了准确提取场景信息，需要对场景中的特征点进行提取。
目前常用的特征点提取方法包括SIFT、SURF、ORB等。
提取到的特征点可用于匹配图像、计算位姿等，从而实现多帧图像之间的场景恢复。
三、位姿计算位姿计算是基于单目视觉的移动机器人SLAM问题中的核心环节。
在该过程中，需要结合相邻帧之间的位置信息，使用迭代最近点（ICP）算法等进行位姿计算，并将计算结果传递给后续流程。
四、地图构建在基于单目视觉的移动机器人SLAM问题中，地图构建是将抽象的位姿、特征点等信息融合到一个实际的环境中的过程。
在此过程中，需要根据机器人经过的路径和位姿计算结果，以及提取出的场景特征点，构建出一个实际的地图，并将其传递到下一步操作中。
基于单目视觉的移动机器人SLAM问题的研究现状不断发展，已经形成了比较完善的技术体系。
其中，基于深度学习的方法已经成为研究的热点之一。
基于视觉SLAM的移动机器人导航与定位系统设计
基于视觉SLAM的移动机器人导航与定位系统设计移动机器人导航与定位是目前机器人研究领域的热点之一，可以广泛应用于自动驾驶、室内定位、无人机导航等领域。
视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术作为一种基于视觉感知的导航与定位方法，可以通过摄像机获取环境信息，同时实时地进行定位与地图构建，被广泛应用于移动机器人导航与定位系统的设计。
本文将详细介绍基于视觉SLAM的移动机器人导航与定位系统的设计。
首先，我们将介绍视觉SLAM的基本原理和技术，然后探讨移动机器人导航与定位系统的需求和设计要求，最后提出一种基于视觉SLAM的系统设计方案。
视觉SLAM是一种通过摄像机获取环境信息进行定位与地图构建的技术。
它通过对摄像机获取的图像序列进行特征提取和匹配，从而实现对相机位置和地图的估计。
常见的视觉SLAM算法包括ORB-SLAM、LSD-SLAM、DVO-SLAM等。
这些算法通常采用特征点、直接法或者半直接法进行地图构建和相机定位。
视觉SLAM的优点是可以在不依赖额外传感器的情况下，通过摄像机获取环境信息，实现高精度的导航与定位。
移动机器人导航与定位系统的设计需要考虑到环境感知、运动控制和路径规划等方面。
首先，机器人需要能够感知周围的环境，包括障碍物检测、地标识别等。
这样可以避免机器人碰撞到障碍物，同时利用地标信息进行定位。
其次，机器人需要能够进行准确的运动控制，包括速度控制、姿态调整等。
这样可以保证机器人在导航过程中的稳定性和精确性。
最后，机器人需要具备路径规划的能力，根据当前位置和目标位置确定最优路径，避免不必要的行走和转向。
基于视觉SLAM的移动机器人导航与定位系统设计需要解决以下几个关键问题。
首先是特征提取和匹配问题。
系统需要能够通过摄像机获取到清晰的图像，然后提取关键特征点，并将其与地图上的特征点进行匹配，以实现相机位置的估计。
其次是地图构建和更新问题。
移动机器人视觉SLAM研究综述
移动机器人视觉SLAM研究综述一、本文概述随着移动机器人技术的不断发展，视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）已成为该领域的研究热点。
本文旨在对移动机器人视觉SLAM的研究进行综述，全面梳理相关理论、方法和技术，总结现有研究成果，探讨未来发展趋势。
本文首先介绍了视觉SLAM的基本概念、原理和发展历程，阐述了视觉SLAM在移动机器人领域的重要性和应用价值。
随后，重点分析了视觉SLAM的关键技术，包括特征提取与匹配、相机姿态估计、地图构建与优化等方面，并对各类方法进行了详细的比较和评价。
在综述过程中，本文注重理论与实践相结合，既介绍了视觉SLAM 的理论基础，又通过案例分析展示了视觉SLAM在实际应用中的效果。
本文还探讨了视觉SLAM面临的挑战与问题，如环境适应性、计算复杂度、鲁棒性等，并提出了相应的解决思路和发展方向。
通过本文的综述，读者可以全面了解移动机器人视觉SLAM的研究现状和发展趋势，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和借鉴。
二、视觉SLAM技术原理视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种利用视觉传感器（如相机）进行环境感知和定位的技术。
其核心原理是通过相机捕捉到的图像序列，进行特征提取、匹配和追踪，从而估计机器人的位姿（位置和姿态）以及构建周围环境的地图。
视觉SLAM技术可以分为特征点法和直接法两大类。
特征点法基于图像中的特征点进行匹配和追踪，通过最小化重投影误差来优化机器人的位姿和地图点。
这种方法对光照和视角变化具有一定的鲁棒性，但可能会受到特征点稀少或纹理不足的影响。
直接法则是利用像素灰度信息，通过最小化光度误差来优化机器人的位姿和地图。
这种方法可以处理特征点稀少或无纹理的场景，但对光照和噪声较为敏感。
视觉SLAM技术通常包括前端和后端两部分。
前端主要负责图像处理和特征提取，以及机器人位姿和地图点的初步估计。
超全SLAM技术及应用介绍
超全SLAM技术及应用介绍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，是否有方法让机器人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。
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。
词语解释Simultaneous Localization and MappingSimultaneous Localization and Mapping, 同步定位与建图。
SLAM问题可以描述为: 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,同时在自身定位的根底上建造增量式地图，实现机器人的自主定位和导航。
Scanning Laser Acoustic MicroscopeScanning Laser Acoustic Microscope, 激光扫描声学显微镜。
激光扫描声学显微镜是一种强有力的广泛应用于诸如工业用材料和生物医学领域的无损检测工具，其使用的频率范围为10MHz ~ 500MHz。
Lymphocyte Activation MoleculeLymphocyte Activation Molecule, 医学用语。
Supersonic Low Altitude MissileSLAM — Supersonic Low Altitude Missile〔超音速低空导弹〕的缩写，是美国的一项导弹研制方案。
Symmetrically Loaded Acoustic ModuleSLAM是Symmetrically Loaded Acoustic Module的英文缩写 [1] ，中文意思是平衡装载声学模块。
移动机器人开发技术(激光SLAM)第10课 机器人的定位及控制
视觉
IMU
光电编码器
．．．
建立全局地图
机器人定位
路径规划
移动控制
速度控制
转向控制
之前内容
本讲内容
我在哪？ 我要去哪里？ 我该如何去？
２
机器人控制系统
北邮移动机器人与智能技术实验室 编
第10课 机器人的移动控制
2.1 机器人控制系统结构
机器人控制系统是指由控制主体、控制客体和控制媒体组成的具有自身目标和功能的管理系统： 非线性系统。引起机器人非线性因素很多，机器人的结构、传动件、驱动元件等都会引起系统的非线性。 多节点组成的一个多变量控制系统，且各节点间具有耦合作用。 是一个时变系统，其动力学参数随着运动位置的变化而变化。 是一个最优化系统，根据环境和任务要求选择最优化输出
行动
五官
传感器
大脑
处理器
大脑
处理器
外设
身体
人类
机器
最优化处理
目标识别
控制
数据处理
计算
流程
自主系统的目标是在无人干预的环境中工作。系统需要能够理解自身及周围环境，才能确定要采取的路径，以及让系统遵循该路径所要 下达的正确命令。
自主系统模型
感知
决策
行动
流程
真实的世界环境
多传感器
传感器标定及数据融合
局部地图
2
自主系统模型
机器人控制系统
第10课 机器人的移动控制
北邮移动机器人与智能技术实验室 编
3
机器人移动模型
4
控制数据的通信模型
5
控制机器人移动
6
误差修正与精确控制
1
自主系统模型
北邮移动机器人与智能技术实验室 编
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移动机器人SLAM技术
作者：孙博雅
来源：《电子技术与软件工程》2018年第02期
摘要在太空探索宇航领域、工业自动化领域、以及军事服务等领域移动机器人系统技术有着广泛的发展前景。
SLAM技术的是simultaneous localization and mapping的缩写，即时定位与地图构建。
也可以叫做Concurrent Mapping and Localization并发建图与定位，缩写为CML。
本文以移动机器人在未知环境下的SLAM技术问题为主要研究对象，探析了SLAM技术在移动机器人上的应用。
总结了SLAM技术问题以及相关的研究现状，分析了SLAM技术存在的优缺点，阐述现有SLAM技术解决方法在移动机器人领域的发展趋势及展望。
【关键词】移动机器人同时定位与地图创建发建图与定位 SLAM技术
1 相关概念及研究意义
移动机器人的并发建图与定位操作技术是当前自主导航技术研究领域中的基础问题之一，也是移动机器人实现智能化的前提条件，即时定位与地图构建技术并成为机器人领域的研究热点。
移动机器人从空间层面上分，可以分为陆地操作移动机器人、水下操作移动机器人、空中操作移动机器人三大层次领域。
SLAM技术是指设备在移动的过程中可以实现同时定位与地图建模的操作功能。
SLAM技术可以描述为移动机器人放在一个未知的特定环境区域中，由一个随机的未知的位置，也就是起始点开始自由移动。
机器人在移动过程中可以通过位置信息进行估算，然后在地图中进行数据信息匹配实现自身定位功能操作。
同时，在自身定位的基础上实时的对地图进行增量式的地图信息更新操作。
从而实现移动机器人在未知环境中能自主定位和导航操作。
在这个自主定位和导航移动的操作过程中，机器人没有受到外部环境先验知识的协同帮助，而移动机器人系统中所使用的地图模型和自身的定位功能都依赖于该机器人自身所赋予的算法和外部的传感器来实现。
SLAM技术主要的研究意义就是指在于实现机器人的自主定位和导航的操作功能。
2 SLAM技术研究现状及发展趋势
2.1 在陆地移动机器人领域即室内机器人技术领域中的应用
室内机器人领域是最早使用到SLAM时定位与地图构建相关的技术。
而扫地移动机器人要算是众多移动机器人里最早用到SLAM技术一批了。
比如在国内已经有以下几家企业已经把SLAM时定位与地图构建相关的技术使用到了相关的产品中了。
例如塔米、科沃斯等扫地移动机器人通过使用用SLAM算法的基础上结合激光雷达或者摄像头的方法，让扫地移动机气人可以实现高效绘制室内地图，然后进行对数据处理，智能分析数据和规划扫地环境中的移
动轨迹，从而实现移动扫地机器人的智能导航操作功能。
SLAM技术的出现，引领了陆地移动机器人领域即室内机器人技术领域的相关产品的发展。
2.2 在空中移动机器人领域即无人机技术领域中的应用
在国内，大家熟知的大疆无人机在相关技术上也用到了SLAM即时定位与地图构建技术。
而大疆精灵四这款无人机的避障用的双目视觉和超声波技术中就应用了SLAM即时定位与地图构建技术。
一位大疆企业内的工程师在百度百家的撰文里坦率承认“P4里面呈现的主动避障功能就是一种非常非常典型的SLAM即时定位与地图构建技术的弱应用，无人机只需要知道障碍物在哪，就可以进行自身定位的基础上建造增量式地图信息更新，从而实现机器人的自主定位和导航操作功能。
并且可以实现自主性绕开障碍物。
当然Slam能做的事情远远不止这些，包括灾区救援，包括探洞，包括人机配合甚至集群，所有的关于无人机的梦想都建立在Slam之上，这是无人机能飞（具有定位，姿态确定以后）的时代以后，无人机最核心的技术。
”
在国外，hover camera无人机，因为其创始人的的计算机视觉背景，正式把SLAM技术应用进来了。
在介绍他们无人机的主要产品技术时，提到了SLAM即时定位与地图构建技术，通过感知自身周围环境来构建3D增量式地图数据和信息，从而实现自主定位和导航功能操作。
在美国一定范围内对SLAM即时定位与地图构建技术引起了很大的影响，也促进了人们对SLAM即时定位与地图构建技术的认知。
2.3 在陆地移动机器人领域即无人驾驶技术领域中的应用
因为Google无人驾驶车的科普效应，很多人都知道了基于激光雷达技术的Lidar Slam。
Lidar Slam是指利用激光雷达作为外部传感器，获取地图数据，使机器人实现同步定位与地图构建。
虽然成本高昂，但目前为止是该技术领域中稳定性最好、可靠性更稳定、综合性能最好的SLAM方式。
另外，2011 年，牛津大学Mobile Robotics Group 首次向公众展示他们的第一辆无人驾驶汽车野猫Wildcat，这是一辆由 Bowler Wildcat 4X4 改装而成的车。
汽车头顶的相机和激光能够搜集信息然后即时分析导航，已经成功通过了测试。
2014 年，他们改装的一辆Nissan 的 Leaf 也成功路测。
Mobile Robotics Group主要研究领域是大规模的导航和对自然场景理解。
据称，团队所拥有的技术也是非常稳定，其复杂和先进性远远超过一般的同步定位与地图构建SLAM算法。
可圈可点的是，对于无人驾驶技术，他们并没有使用 GPS 或者是嵌入式的基础设施信标之类，而是使用算法来导航，包括机器学习和概率推理来建立周围的地图等。
3 总结展望
本文以移动机器人在未知环境下的SLAM技术问题为主要研究对象，探析了SLAM技术在移动机器人上的应用。
总结了SLAM技术问题以及在相关领域中的应用为研究对象探析了并发建图与定位的技术现状，分析了SLAM技术存在的优缺点。
随着SLAM技术的不断发展，无人驾驶及操作控制技术会更加完善。
而相关领域的应用产品也会在并发建图与定位技术
不断完善的基础上不断得到发展和生产使用。
移动机器人实际的工作环境基本以动态为主，并且路标的数目也会因环境不同或者视野受限而受到制约，这就需要有更加完善的SLAM同步自定位与地图创建技术来支撑。
参考文献
[1]陈卫东，张飞.移动机器人的同步自定位与地图创建研究进展[J].控制理论与应用，2005，22（03）：455-460.
[2]王亚非，严真旭.激光在超声检测技术中的应用[J].激光与光电子学进展，2006，43（02）.
[3]贺伟，梁昔明.未知环境中移动机器人SLAM问题的研究进展[J].人工智能，2005，21（03）.
[4]段锁林，谈刚，周玉勤，朱海勇.移动机器人SLAM问题的研究[J].计算机测量与控制，2016，24（04）.
作者简介
孙博雅（1992-），女，吉林省长春市人。
硕士研究生学历。
主要研究方向为机器人测控技术。
作者单位
长春理工大学吉林省长春市 130022。