激光雷达局部定位与世界坐标

SLAM中，系统的状态由机器人的位姿和地图信息(特征的位置信息)组成。假设机器人在t时刻观测到特征m1，如图2所示。根据观测信息只能获得特征m1在机器人坐标系R中的坐标。机器人需要估计机器人自己本身在世界坐标系W中的位姿，然后通过坐标变换才能计算特征的世界坐标。可见在地图创建的过程中，必须计算机器人的位姿，也就是进行机器人的定位。然而，根据里程计获得的机器人位置信息很不准确，显然错误的位置信息将会导致地图的不准确。

//SLAM示意图

在初始时刻，激光雷达创建的地图中并没有任何的特征。当机器人观测到某特征m时，可以根据机器人的位姿，以及特征在机器人坐标系下的位姿，计算出特征在世界坐标系下的位姿，此时将特征加入到地图中（更新地图）；当机器人位姿改变，再次观测到特征m，可以根据特征在世界坐标系下的位姿和特征在机器人坐标系下的位姿，解算出当前机器人的位姿（机器人定位）。

当机器人继续运动时，它将观测到更多的特征，根据同样的方法。机器人会把它们加入到地图中，并且根据观测到的信息更新机器人的位姿以及它们的世界坐标。简单的说，SLAM利用观测到的特征计算它们的世界坐标以实现地图创建，同时更新机器人的位姿以实现机器人的定位。

参考自：https://blog.csdn.net/aihao_diy/article/details/72628179