文章目錄

• 學習筆記----SLAM的概論與架構
• 一、SLAM的提出與發展
• 二、從濾波器談SLAM
• • 1.基于機率估計做出定位
  • 2.通過機率不斷更新自身位置
• 三、SLAM的新突破--圖優化
• 四、SLAM的知識架構
• • 1.總體架構
  • 2.傳感器
  • 3.基本理論
  • 4.位姿估計與融合
  • 5.回路與圖優化
  • 6.環境表達，地圖的建構
  • 7.深度學習
• 五、ROS的簡單介紹

學習筆記----SLAM的概論與架構

本筆記根據B站視訊學習總結而來，供大家學習交流探讨。

一、SLAM的提出與發展

1.為了解決兩個問題：目前環境的位置，目前環境的狀态。

2.在早期一些學者提出利用機率估計的方法來解決定位與構圖的問題

3.SLAM的一些部件：可見光視覺、IMU、雷射雷達、聲呐

4.SLAM的一些應用：無人駕駛、VR、AR、無人機、機器人

5.SLAM的分類：EKF-SLAM、FAST-SLAM、Graph-SLAM等等

二、從濾波器談SLAM

1.基于機率估計做出定位

1.基于自身運動模型估計位置，通過高斯模型來表示方差

2.傳感器基于地圖獲得位置估計

3.通過先驗+後驗實作融合

4.給出機器人位置的預測模型和觀測模型：

2.通過機率不斷更新自身位置

1.起始時刻機率為平均值

2.通過觀測，在有路标的位置附近的機率就為：

更新此時的狀态：

3.繼續更新位置：

4.再次獲得路标的觀測資料，更新狀态：

三、SLAM的新突破–圖優化

1.

2.

3.

四、SLAM的知識架構

1.總體架構

2.傳感器

1.傳感器的分類：視覺、雷射、聲呐超聲、慣導等

3.基本理論

1.濾波（随機估計）

2.坐标系、剛體運動

歐式旋轉和四元數，詳情見《視覺SLAM十四講》

3.相機模型、視覺幾何

相機模型：

視覺幾何：

4.位姿估計與融合

PnP ICP RANSAC…

5.回路與圖優化

1.詞袋模型：

6.環境表達，地圖的建構

點雲地圖、拓撲地圖、語義地圖、特征地圖…

7.深度學習

五、ROS的簡單介紹

1.結構功能：程序管理、内部程序通信、子產品驅動

2.工具：仿真、顯示、圖像互動、資料記錄

3.可實作功能：控制、規劃、感覺、構圖、操作

4.資源：基礎開發包開源、更新版本、開源教程