首先我們還是要確認(rèn)3D路徑規(guī)劃需要哪些信息。位置和地圖。機(jī)器人我在家里了解到，首先視覺SLAM可以解決機(jī)器人的定位問題，剩下的就是如何將視覺地圖轉(zhuǎn)換成規(guī)劃地圖。當(dāng)然，對于規(guī)劃算法和三維點(diǎn)機(jī)器人，A*是可以接受的。但是，如果無人機(jī)需要考慮其姿態(tài)(六維)，那么可能需要考慮基于采樣的方法或軌跡優(yōu)化算法。

我們用VSLAM搭建的地圖可能是這樣的:理論上直接輸入這些障礙物的點(diǎn)就夠了(計算每個點(diǎn)與機(jī)器人)的最近距離。但是，畢竟點(diǎn)數(shù)很多，VSLAM很可能會計算出一些錯誤的點(diǎn)數(shù)。所以一般需要做以下處理:(我就拿機(jī)械臂上的那個來舉例。當(dāng)然我的點(diǎn)云是從Kinect獲取的，但是意思是一樣的:機(jī)器之眼|Kinectv2)過濾:去除一些離群點(diǎn)后，PCL庫提供了幾個點(diǎn)云過濾算法。

機(jī)器人要實(shí)現(xiàn)智能，需要完成三項(xiàng)任務(wù):定位、測繪和路徑規(guī)劃。這個過程就是SLAM技術(shù)。SLAM 算法，簡而言之就是機(jī)器人實(shí)現(xiàn)智能需要完成的三個任務(wù):定位、測繪和路徑規(guī)劃。這一套流程就是SLAM技術(shù)。Youdi 機(jī)器人應(yīng)該可以。之前在朋友店里用過。雷達(dá)SLAM更精準(zhǔn)，更好的躲避障礙物。

一樓的答案足夠教學(xué)了。另一個層面，有沒有完全自主的機(jī)器人？那不是真人，不是扯皮，看你想達(dá)到的最終目的。人形機(jī)器人是國際上機(jī)器人領(lǐng)域的長期熱點(diǎn)。機(jī)器人的完全自主水平，代表了當(dāng)前機(jī)器人學(xué)術(shù)界的前沿技術(shù)和探索前沿。而人形機(jī)器人由于外界環(huán)境和自身狀態(tài)的認(rèn)知限制，無法實(shí)現(xiàn)自身的完全自主。那么，理論上實(shí)現(xiàn)仿人機(jī)器人的完全自主需要解決哪些問題呢？

這兩個方面可以概括為“定位”和“地圖構(gòu)建”。由于“定位”和“建圖”的相關(guān)性，在一些研究者的努力下，形成了同時定位和建圖(SLAM)領(lǐng)域。該領(lǐng)域的主要研究內(nèi)容是在沒有機(jī)器人及其工作環(huán)境的先驗(yàn)信息的情況下，通過運(yùn)動過程中的合理表示，制作機(jī)器人模型，描述周圍環(huán)境，確定自身方位。

SLAM是一種用于在未知環(huán)境中同時定位手機(jī)位置機(jī)器人并構(gòu)建地圖的技術(shù)。在SLAM中，狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率是指機(jī)器人在時間步長t和t 1之間從一個狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一個狀態(tài)的概率。具體描述了機(jī)器人從當(dāng)前位置和姿態(tài)狀態(tài)到下一個位置和姿態(tài)狀態(tài)的概率分布。狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率通常由運(yùn)動模型來建模，運(yùn)動模型可以基于機(jī)器人的運(yùn)動特性和環(huán)境條件來定義。

根據(jù)所采用的運(yùn)動模型，狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的具體公式會有所不同。例如，在基于里程計的運(yùn)動模型中，可以用機(jī)器人的運(yùn)動速度和姿態(tài)變化來計算狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率。在基于傳感器數(shù)據(jù)的運(yùn)動模型中，可以考慮更多的環(huán)境因素和噪聲影響。綜上所述，SLAM的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率是用運(yùn)動模型來建模的，運(yùn)動模型用來描述機(jī)器人從當(dāng)前狀態(tài)轉(zhuǎn)移到下一個狀態(tài)的概率分布。具體的計算方法會根據(jù)采用的運(yùn)動模型而有所不同。

slam是simultaneous localization and mapping的縮寫，用于實(shí)時定位和地圖構(gòu)建，常用于無人駕駛、無人機(jī)導(dǎo)航等領(lǐng)域。SLAM技術(shù)可以構(gòu)建視覺效果更加逼真的地圖，從而從當(dāng)前視角渲染虛擬物體的疊加效果，更加真實(shí)，沒有矛盾。在VR/AR代表產(chǎn)品中，微軟Hololens、谷歌ProjectTango、MagicLeap都采用SLAM作為視覺增強(qiáng)方式。

全面SLAM:語義SLAM，精準(zhǔn)感知，適應(yīng)環(huán)境。將語義分析和SLAM有效融合，增強(qiáng)機(jī)器對環(huán)境中交互的理解能力，賦予機(jī)器人復(fù)雜的環(huán)境感知和動態(tài)的場景適應(yīng)能力。broad SLAM:100萬平米強(qiáng)大的測繪能力配合高效的環(huán)境識別和智能分析技術(shù)，機(jī)器人將擁有高達(dá)100萬平米室內(nèi)外場景的測繪能力。精密SLAM:高精度定位領(lǐng)先算法SLAM2.0可用于任何地方的靴子識別和全球定位，精度可達(dá)2厘米。

SLAM是幫助機(jī)器人繪制地圖和導(dǎo)航其動作的常用方法。為了解決機(jī)器人的導(dǎo)航問題，他們需要一些地圖，就像人類一樣，機(jī)器人不能總是依賴GPS，尤其是在室內(nèi)跑步的時候。而且機(jī)器人在室外GPS精度小于幾英寸的情況下是無法安全移動的，在博文《構(gòu)建ORB_SLAM3在Linux下的編譯運(yùn)行環(huán)境》的最后，開源ORB_SLAM3 算法和開源數(shù)據(jù)集ViconRoom101: KMAVVISUAL初始數(shù)據(jù)集——ASL數(shù)據(jù)集?，F(xiàn)在以數(shù)據(jù)集Vicon Room 101為例，分析一個標(biāo)準(zhǔn)VIO器件和SLAM3 算法的數(shù)據(jù)流，了解更多VIO器件和SLAM3 算法的運(yùn)行機(jī)制。