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slam技術，自動駕駛定位導航常用的SLAM技術是什么

來源：整理 時間：2023-08-15 13:24:42 編輯：智能門戶 手機版

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1，自動駕駛定位導航常用的SLAM技術是什么

SLAM，也被稱為并行建圖與定位，指的是自動駕駛汽車在位置環(huán)境中，從未知位置出發(fā)，在運動過程中通過環(huán)境信息，進行車體位置與航向的確定，同時創(chuàng)建環(huán)境地圖并對地圖進行實時更新，或在已知環(huán)境中，通過環(huán)境信息對車體位置和航向進行確定。SLAM一般包含兩個步驟：預測和測量。為了準確表示導航系統(tǒng)，SLAM需要在狀態(tài)之間以及狀態(tài)和測量之間進行學習。SLAM最常用的學習方法稱為Kalman濾波。
這個可以有。。。

自動駕駛定位導航常用的SLAM技術是什么

2，SLAM技術在機器人室內(nèi)定位導航領域的優(yōu)勢是什么

視覺導航定位：圖像處理量巨大，一般計算機無法完成運算，實時性較差；受光線條件限制較大，無法在黑暗環(huán)境中工作。GPS導航定位：室內(nèi)環(huán)境下，存在定位精度低、可靠性不高的問題。超聲波導航定位：由于超聲波傳感器自身的缺陷，如鏡面反射、有限的波束角等，無法充分獲取周邊環(huán)境信息。線圈導航定位：在機器人行走規(guī)劃路徑上布置感應線圈，通過在機器人身上安裝感應裝置來進行電磁感應，但這樣的機器人只能按照預定路徑行走，談不上真正的智能，SLAM（simultaneouslocalization and mapping）技術：在室內(nèi)環(huán)境中，機器人不能利用全局定位系統(tǒng)進行定位，而事先獲取機器人工作環(huán)境的地圖很困難，甚至是不可能的。SLAM技術使得機器人在自身位置不確定的條件下，經(jīng)過一系列的位置并且在每一個位置獲得傳感器對環(huán)境的感知信息，在完全未知環(huán)境中創(chuàng)建地圖，同時利用地圖進行自主定位和導航。一般SLAM可以分為三個步驟：基于外部感知的環(huán)境特征提取，遞推形式的預測和更新算法以及相應的數(shù)據(jù)相關技術。
同問。。。

SLAM技術在機器人室內(nèi)定位導航領域的優(yōu)勢是什么

3，snap slam slap 有什么區(qū)別

這幾個區(qū)別還是很大的，雖然從單詞組成上看差不多第一個 強調(diào)快snap [sn?p] vt. 突然折斷，拉斷；猛咬；啪地關上vi. 咬；厲聲說；咯嗒一聲關上n. 猛咬；劈啪聲；突然折斷adj. 突然的照相機快照就是這個詞，當名詞用。例如Here is some of our holiday snap.這些是我們的上些假日快照第二個 強調(diào)力度slam [sl?m] vt. 砰地關上；猛力抨擊vi. 砰地關上；猛力抨擊n. 猛擊；砰然聲咱們平時打球扣籃就是 slam dunk第三個 強調(diào)打擊，用抽象的比較多slap [sl?p] n. 摑,侮辱,拍擊聲v. 拍擊,侮辱,申斥ad. 正面地,直接地,突然地生活中扇耳光就用這個詞
slam是同步定位與地圖構建，是指根據(jù)傳感器的信息，一邊計算自身位置，一邊構建環(huán)境地圖的過程，解決在未知環(huán)境下運動時的定位與地圖構建問題。vslam則更為高級，是基于視覺的定位與建圖，中文也叫視覺slam，相當于裝上眼睛，通過眼睛來完成定位和掃描，更加精準和迅速。參差不齊的slam技術有很多，推薦一微半導體的slam和vslam方案，已被陸續(xù)運用在各種機器人產(chǎn)品上，比如智能掃地機、陪伴機器人、娛樂機器人等，還有配套的sdk開發(fā)平臺，方便進行二次開發(fā)。

snap slam slap 有什么區(qū)別

4，上海高仙的SLAM技術到底好在哪里

這種東西對于不同年齡的人來說，有不同的用途，小孩可以開發(fā)智力，增強創(chuàng)造力，對成人來說可以增加人的思維活性，我認為最主要的就是創(chuàng)新，和開發(fā)智力這兩項。特別是小孩。具體的你可以咨詢我們的技術人員。謝謝！ ————樂高創(chuàng)鑫啟智科技 留。
由于生理機能的逐漸退化，老年人口中聽力障礙者最多，需要助聽器者比例也最大。老年人驗配助聽器有兩個問題需要注意：首先是聽覺分辨能力的問題。老年聾是生理機能退化的結果，同時伴有聽中樞機能的退化。聽中樞的變化導致聽覺分辨能力下降明顯，所以不少老年聾人總在抱怨“聽得見卻聽不清”。 因此，老年人使用的助聽器應該具有較高的清晰度，從產(chǎn)品選擇角度講應該選多通道調(diào)整。同時隨著生活水準的提升，很多老同志的老年生活相當豐富多彩，有旅游、聚會 ，較高的聆聽需求對產(chǎn)品的要求也會增加，要求產(chǎn)品有多通道降噪來提升舒適度，要求產(chǎn)品有自適應方向性來提高信噪比，提升復雜環(huán)境的言語理解度，還有的老年患者，由于通過助聽器轉(zhuǎn)換之后聽電視或電話效果偏差，但是，又非常希望能更好的通過產(chǎn)品來聽提升看電視、聽電話的質(zhì)量，所以，可以相應的選擇助聽器藍牙產(chǎn)品或者是助聽器輔助產(chǎn)品，來提升上述情況的言語分辨能力。所以，老年患者選配助聽產(chǎn)品應該根據(jù)自己的實際聽力損失的情況及實際生活需求，選配助聽器不可只圖便宜。在人民東路2750號，68032201
上海高仙的SLAM技術有更強的環(huán)境感知能力，完善的全場景、多環(huán)境適應能力。

5，學習SLAM需要哪些預備知識

開始做SLAM（機器人同時定位與建圖）研究已經(jīng)近一年了。從一年級開始對這個方向產(chǎn)生興趣，到現(xiàn)在為止，也算是對這個領域有了大致的了解。然而越了解，越覺得這個方向難度很大?？傮w來講有以下幾個原因：入門資料很少。雖然國內(nèi)也有不少人在做，但這方面現(xiàn)在沒有太好的入門教程。《SLAM for dummies》可以算是一篇。中文資料幾乎沒有。SLAM研究已進行了三十多年，從上世紀的九十年代開始。其中又有若干歷史分枝和爭論，要把握它的走向就很費工夫。難以實現(xiàn)。SLAM是一個完整的系統(tǒng)，由許多個分支模塊組成?，F(xiàn)在經(jīng)典的方案是“圖像前端，優(yōu)化后端，閉環(huán)檢測”的三部曲，很多文獻看完了自己實現(xiàn)不出來。自己動手編程需要學習大量的先決知識。首先你要會C和C++，網(wǎng)上很多代碼還用了11標準的C++。第二要會用Linux。第三要會cmake，vim/emacs及一些編程工具。第四要會用openCV, PCL, Eigen等第三方庫。只有學會了這些東西之后，你才能真正上手編一個SLAM系統(tǒng)。如果你要跑實際機器人，還要會ROS。當然，困難多意味著收獲也多，坎坷的道路才能鍛煉人（比如說走著走著才發(fā)現(xiàn)Linux和C++才是我的真愛之類的。）鑒于目前網(wǎng)上關于視覺SLAM的資料極少，我于是想把自己這一年多的經(jīng)驗與大家分享一下。說的不對的地方請大家批評指正。這篇文章關注視覺SLAM，專指用攝像機，Kinect等深度像機來做導航和探索，且主要關心室內(nèi)部分。到目前為止，室內(nèi)的視覺SLAM仍處于研究階段，遠未到實際應用的程度。一方面，編寫和使用視覺SLAM需要大量的專業(yè)知識，算法的實時性未達到實用要求；另一方面，視覺SLAM生成的地圖（多數(shù)是點云）還不能用來做機器人的路徑規(guī)劃，需要科研人員進一步的探索和研究。以下，我會介紹SLAM的歷史、理論以及實現(xiàn)的方式，且主要介紹視覺（Kinect）的實現(xiàn)方式。

6，SLAM與路徑規(guī)劃有什么關系

SLAM算法，簡單來說，就是機器人要實現(xiàn)智能化需要完成的三個任務：定位、建圖、路徑規(guī)劃，這套流程，就是SLAM技術。優(yōu)地機器人應該是有的，之前朋友的店鋪有用過，雷達SLAM行走更精確，而且避障也好比較好。
首先，我們還是需要確認一下，三維的路徑規(guī)劃需要哪些信息？ 定位與地圖。 機器人家上了解到 首先， 利用視覺 slam 可以解決機器人的定位問題，剩下的就是怎么將視覺地圖轉(zhuǎn)換成規(guī)劃使用的地圖了。 當然，對于規(guī)劃算法，三維的點狀機器人，用 a* 還湊合，但是，如果是需要考慮姿態(tài)的無人機（六維），那么可能就得考慮用基于采樣的方法或者軌跡優(yōu)化類的算法了。 而這類算法，不太可能直接得到完整的 configuration space，所以涉及到環(huán)境（地圖）的就一個用途：碰撞檢測/計算與障礙物距離。 我們用 v-slam 建立的地圖可能長這樣： 理論上講，直接輸入這些障礙物的點就夠用了（計算每個點與機器人最近距離）。 但是，畢竟點很多呀，而且v-slam很可能計算到一些錯誤的點。所以，我們一般需要進行以下處理： （我就用機械臂上的來做例子，當然，我的點云是從kinect獲取的，但大概意思相同：機器之眼 | kinect v2） 濾波：去掉一些離群點，pcl 庫就提供了幾種點云濾波算法。 濾波前： 濾波后： octomap：在做規(guī)劃時，對障礙物的距離精度要求其實不是那么高，所以，完全可以對點云數(shù)據(jù)進行壓縮。降采樣是一個方法，但是采用八叉樹結構是更通用的方法：octomap - 3d occupancy mapping。 前面的圖中可以發(fā)現(xiàn)，我將機械臂規(guī)劃中的點云也換成了octomap，這樣，每次只需對octomap中的小立方體與機械臂做碰撞檢測就行，大大降低了存儲數(shù)據(jù)量與碰撞檢測運算量。 sematic map: 就算轉(zhuǎn)換成了octomap，小立方體還是很多呀，怎么辦？這時候就可以對點云進行一些處理了。例如，通過平面檢測，識別出地面、天花板等，直接用一個大的立方體替換掉octomap的小方塊；或者通過物體識別算法識別出環(huán)境中的物體，用物體的3d模型替換octomap，這樣也可以大大減少碰撞檢測的計算量。
文章TAG：slam技術自動駕駛定位導航常用的SLAM技術是什么

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