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SLAM第二讲

2021/7/21 0:41:28 浏览:

文章目录

  • 一、名词解释
  • 二、定位与建图
    • 为什么要定位和建图?
    • 定位和建图的解决方案
  • 三、 单目相机
  • 四、 双目相机


一、名词解释

  1. IMU(Inertial Measurement Unit):惯性测量单元,测量运动的角速度和加速度
  2. Scale:尺度,物体的远近只是个相对值,无法确定真实尺度;单目SLAM估计的轨迹和地图与真实的轨迹与地图相差一个因子(场景的维度,也就是深度(或距离)),也就是所谓的尺度。

二、定位与建图

为什么要定位和建图?

SLAM系统是为了使机器人具有自主运动能力,自主运动能力是许多高级功能的前提。为了使机器像人一样能够感知周边的环境,所以至少要明白自身的状态(即位置)和外在的环境(即地图)。如何实现定位和建图呢?分两步,首先在机器人上安装相机(激光等传感器)获取周边环境数据,然后通过SLAM系统完成机器人定位和建图。

定位和建图的解决方案

解决定位与建图的方法很多。大致可以分为两类

  1. 安装于环境中的传感器,比如导轨、二维码标志等。安装于环境的传感设备,通常能够直接测量机器人的位置信息,简单有效的解决定位问题。然而,由于它们要求环境必须人工布置,在一定的程度上限制了机器人的使用范围。这类传感器约束了外部环境。只能在这些约束满足时,基于它们的定位方案才能工作。反之,当约束无法满足时,我们无法进行定位。虽然这类传感器简单可靠,但它们无法提供一个普遍的、通用的解决方案。
  2. 在机器人上的传感器,比如轮式编码器、相机、激光传感器等。携带于机器人本体上的传感器,比如激光、相机、轮式编码器、IMU等,它们测量的通常都是间接的物理量而不是直接的位置数据。例如。轮式编码器会测量轮子转动的角度,相机和激光传感器则读取外部环境的某种观测数据。我们可以通过一些间接的手段,从这些数据推算自己的位置。它们没有对环境提出任何要求,从而使这种定位可适用于未知环境。

SLAM主要是为能够在未知环境中实现对机器人控制和规划,所以主要研究间接物理量完成定位与建图


三、 单目相机

四、 双目相机

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