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slam算法，SLAM和VSLAM的區(qū)別有哪個(gè)公司的技術(shù)值得推薦

來源：整理 時(shí)間：2023-09-08 17:15:55 編輯：智能門戶 手機(jī)版

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1，SLAM和VSLAM的區(qū)別有哪個(gè)公司的技術(shù)值得推薦

一微半導(dǎo)體的SLAM技術(shù)和VSLAM技術(shù)，在行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先，并且提供SDK開發(fā)平臺，比較方便進(jìn)行二次開發(fā)，已經(jīng)大量運(yùn)用在清潔機(jī)器人、陪伴機(jī)器人、銀行機(jī)器人等多個(gè)產(chǎn)品，與多個(gè)品牌客戶合作，包括格力、美的、海爾。
slam 和 vslam的區(qū)別是，slam是一種實(shí)時(shí)定位和建圖算法的總稱，vslam是基于slam的視覺算法，vslam技術(shù)更能準(zhǔn)確完成定位，一微半導(dǎo)體這個(gè)vslam技術(shù)做的不錯(cuò)，在行業(yè)內(nèi)備受矚目。

SLAM和VSLAM的區(qū)別有哪個(gè)公司的技術(shù)值得推薦

2，如何使用Google 的Cartographer SLAM算法包

1. LIDAR SLAM并且用IMU輔助；2. submapscan matching解決些基本問題；3. Loop closure optimization非indoor環(huán)境必須要visual slam幅降低accumulated error作者給加進(jìn)；4. 給套node selection, branching, and computationof upper bounds.結(jié)論：套state-of-artindoor LIDAR SLAM系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)該都robust看作者降低accumulated error提高真工程用性做努力作者：立黨鏈接：源：知乎著作權(quán)歸作者所轉(zhuǎn)載請聯(lián)系作者獲授權(quán)

如何使用Google 的Cartographer SLAM算法包

3，如何看待谷歌在10月6日開源的SLAM算法cartographer

1. LIDAR SLAM，并且用了IMU輔助；2. 有submap，有scan matching，解決了一些基本的問題；3. 有Loop closure optimization，這個(gè)很好，非常好，這是在indoor環(huán)境里必須要有的，在visual slam中大幅降低accumulated error的方法，作者給加進(jìn)來了；4. 給了一套node selection, branching, and computationof upper bounds的方法.結(jié)論：一套state-of-art的indoor LIDAR SLAM系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，該有的都有了，很robust，看得出作者為了降低accumulated error提高真正工程上的可用性做了很多努力。作者：立黨鏈接：https://www.zhihu.com/question/51348391/answer/125439374來源：知乎著作權(quán)歸作者所有，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系作者獲得授權(quán)。
跑了demo,效果非常好.之前使用gmapping畫過室內(nèi)地圖,分別用北醒與鐳神的雷達(dá)跑的,鐳神效果較好,但是總體還是和cartographer差了一截. 現(xiàn)在的問題是,cartographer使用的是multiecholaserscan類型的數(shù)據(jù),而我使用的雷達(dá)傳入的是laserscan類型的數(shù)據(jù),正在尋找解決辦法

如何看待谷歌在10月6日開源的SLAM算法cartographer

4，學(xué)習(xí)SLAM需要哪些預(yù)備知識

開始做SLAM（機(jī)器人同時(shí)定位與建圖）研究已經(jīng)近一年了。從一年級開始對這個(gè)方向產(chǎn)生興趣，到現(xiàn)在為止，也算是對這個(gè)領(lǐng)域有了大致的了解。然而越了解，越覺得這個(gè)方向難度很大。總體來講有以下幾個(gè)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?！禨LAM for dummies》可以算是一篇。中文資料幾乎沒有。SLAM研究已進(jìn)行了三十多年，從上世紀(jì)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(fèi)工夫。難以實(shí)現(xiàn)。SLAM是一個(gè)完整的系統(tǒng)，由許多個(gè)分支模塊組成。現(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(xiàn)看完了自己實(shí)現(xiàn)不出來。自己動手編程需要學(xué)習(xí)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(biāo)準(zhǔn)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(xué)會了這些東西之后，你才能真正上手編一個(gè)SLAM系統(tǒng)。如果你要跑實(shí)際機(jī)器人，還要會ROS。當(dāng)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(guān)于視覺SLAM的資料極少，我于是想把自己這一年多的經(jīng)驗(yàn)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(guān)注視覺SLAM，專指用攝像機(jī)，Kinect等深度像機(jī)來做導(dǎo)航和探索，且主要關(guān)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(yuǎn)未到實(shí)際應(yīng)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(shí)時(shí)性未達(dá)到實(shí)用要求；另一方面，視覺SLAM生成的地圖（多數(shù)是點(diǎn)云）還不能用來做機(jī)器人的路徑規(guī)劃，需要科研人員進(jìn)一步的探索和研究。以下，我會介紹SLAM的歷史、理論以及實(shí)現(xiàn)的方式，且主要介紹視覺（Kinect）的實(shí)現(xiàn)方式。

5，SLAM與路徑規(guī)劃有什么關(guān)系

SLAM算法，簡單來說，就是機(jī)器人要實(shí)現(xiàn)智能化需要完成的三個(gè)任務(wù)：定位、建圖、路徑規(guī)劃，這套流程，就是SLAM技術(shù)。優(yōu)地機(jī)器人應(yīng)該是有的，之前朋友的店鋪有用過，雷達(dá)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(rèn)一下，三維的路徑規(guī)劃需要哪些信息？ 定位與地圖。 機(jī)器人家上了解到 首先， 利用視覺 slam 可以解決機(jī)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(dāng)然，對于規(guī)劃算法，三維的點(diǎn)狀機(jī)器人，用 a* 還湊合，但是，如果是需要考慮姿態(tài)的無人機(jī)（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(gè)用途：碰撞檢測/計(jì)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(diǎn)就夠用了（計(jì)算每個(gè)點(diǎn)與機(jī)器人最近距離）。 但是，畢竟點(diǎn)很多呀，而且v-slam很可能計(jì)算到一些錯(cuò)誤的點(diǎn)。所以，我們一般需要進(jìn)行以下處理： （我就用機(jī)械臂上的來做例子，當(dāng)然，我的點(diǎn)云是從kinect獲取的，但大概意思相同：機(jī)器之眼 | kinect v2） 濾波：去掉一些離群點(diǎn)，pcl 庫就提供了幾種點(diǎn)云濾波算法。 濾波前： 濾波后： octomap：在做規(guī)劃時(shí)，對障礙物的距離精度要求其實(shí)不是那么高，所以，完全可以對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。降采樣是一個(gè)方法，但是采用八叉樹結(jié)構(gòu)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(jī)械臂規(guī)劃中的點(diǎn)云也換成了octomap，這樣，每次只需對octomap中的小立方體與機(jī)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(yùn)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(shí)候就可以對點(diǎn)云進(jìn)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(gè)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(jì)算量。

6，如何通過視覺SLAM構(gòu)建得到的三維地圖進(jìn)行機(jī)器人的

首先，我們還是需要確認(rèn)一下，三維的路徑規(guī)劃需要哪些信息？ 定位與地圖。 機(jī)器人家上了解到 首先， 利用視覺 SLAM 可以解決機(jī)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(dāng)然，對于規(guī)劃算法，三維的點(diǎn)狀機(jī)器人，用 A*如何通過視覺SLAM構(gòu)建得到的三維地圖進(jìn)行機(jī)器人的
首先，我們還是需要確認(rèn)一下，三維的路徑規(guī)劃需要哪些信息？ 定位與地圖。 機(jī)器人家上了解到 首先， 利用視覺 slam 可以解決機(jī)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(dāng)然，對于規(guī)劃算法，三維的點(diǎn)狀機(jī)器人，用 a* 還湊合，但是，如果是需要考慮姿態(tài)的無人機(jī)（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(gè)用途：碰撞檢測/計(jì)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(diǎn)就夠用了（計(jì)算每個(gè)點(diǎn)與機(jī)器人最近距離）。 但是，畢竟點(diǎn)很多呀，而且v-slam很可能計(jì)算到一些錯(cuò)誤的點(diǎn)。所以，我們一般需要進(jìn)行以下處理： （我就用機(jī)械臂上的來做例子，當(dāng)然，我的點(diǎn)云是從kinect獲取的，但大概意思相同：機(jī)器之眼 | kinect v2） 濾波：去掉一些離群點(diǎn)，pcl 庫就提供了幾種點(diǎn)云濾波算法。 濾波前： 濾波后： octomap：在做規(guī)劃時(shí)，對障礙物的距離精度要求其實(shí)不是那么高，所以，完全可以對點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。降采樣是一個(gè)方法，但是采用八叉樹結(jié)構(gòu)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(jī)械臂規(guī)劃中的點(diǎn)云也換成了octomap，這樣，每次只需對octomap中的小立方體與機(jī)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(yùn)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(shí)候就可以對點(diǎn)云進(jìn)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(gè)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(jì)算量。
文章TAG：算法區(qū)別哪個(gè)公司slam算法

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