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1，激光SLAM AGV與磁條二維碼比較的優(yōu)勢
2，如何將激光雷達的數(shù)據(jù)通過數(shù)傳模塊傳輸?shù)絇C端的ros系統(tǒng)中進行slam
3，學激光雷達slam有前途嗎
4，未來哪些SLAM方案能成為趨勢
5，如何提高激光slam 行走速度
6，slam建圖可以用于激光導航嗎

1，激光SLAM AGV與磁條二維碼比較的優(yōu)勢

支持一下感覺挺不錯的

柔性高不需要環(huán)境改造，布署及調(diào)整周期短，適應人機混用場景，智能避障。無二次成本投入。

激光SLAM AGV與磁條二維碼比較的優(yōu)勢

2，如何將激光雷達的數(shù)據(jù)通過數(shù)傳模塊傳輸?shù)絇C端的ros系統(tǒng)中進行slam

這個問題我也考慮過。單純傳雷達的數(shù)據(jù)，可以用無線串口模塊，一個接雷達，一個接電腦。但是考慮底層，里程計也需要數(shù)據(jù)傳輸，至少兩對模塊。所以還不如在底層放一arm板，raspberry pi或TK1都可以。這樣電腦配個ROS的主從機，可以slam，感覺這樣最合適。

你好！人面不知何處去，桃花依舊笑春風。如有疑問，請追問。

如何將激光雷達的數(shù)據(jù)通過數(shù)傳模塊傳輸?shù)絇C端的ros系統(tǒng)中進行slam

3，學激光雷達slam有前途嗎

有，激光雷達很火的，特別是用在自動駕駛上

激光雷達：1．解析度高，測距精度高2．抗有源干擾能力強3．探測性能好4．不受光線影響5．測速范圍大視覺（主要是攝像頭）：成本低廉，用攝像頭做算法開發(fā)的人員也比較多，技術相對比較成熟。攝像頭的劣勢，第一，獲取準確三維信息非常難（單目攝像頭幾乎不可能，也有人提出雙目或三目攝像頭去做）；另一個缺點是受環(huán)境光限制比較大。

學激光雷達slam有前途嗎

4，未來哪些SLAM方案能成為趨勢

技術層面上，SLAM包含多種方案：單線激光雷達、多線激光雷達、單目相機、雙目相機、結(jié)構(gòu)光3D相機、TOF相機等等等等。但是題目中說要“從公司商用層面”分析，這正是我最喜歡的分析問題的方式：從目的出發(fā)，倒推解決方案；而不是從技術出發(fā)，尋找應用場景。SLAM是個大坑，不同場景下的應用SLAM的核心需求差異極大，因此技術方案也自然完全不同。

雖然我很聰明，但這么說真的難到我了

5，如何提高激光slam 行走速度

SLAM涵蓋的東西比較多，分為前端和后端兩大塊。前端主要是研究相鄰幀的拼接，又叫配準。根據(jù)傳感器不一樣，有激光點云、像、RGB-D拼接幾種，其中像配準中又分基于稀疏特征（Sparse）的和稠密（Dense）的兩種。后端主要是研究地拼接（前端）中累積誤差的校正，主流就兩種，基于概率學理論的貝葉斯濾波器（EKF，PF）以及基于優(yōu)化的方法。EKF已經(jīng)用得很少了，PF也就在2D地SLAM（Gmapping）中用得多，大多還是用優(yōu)化的方法在做。自己已經(jīng)說了這塊需要的知識，一個是數(shù)學，一個是編程。所以入門，也從這兩塊開始弄。一、數(shù)學方面　　數(shù)學，建議樓上說過的Thrun的《probabilistic robotics》，其實不需要全部看完，了解下概率學是如何解決機器人中的問題的，關鍵學習貝葉斯濾波，也是就是貝葉斯公式在各個問題（定位，SLAM）中的應用。另外，優(yōu)化，建議先把最小二乘優(yōu)化中給弄透徹，數(shù)學推導要會，因為很多問題，最后都是歸結(jié)到最小二乘優(yōu)化，然后就是梯度下降、求Jacobian之類的。二、編程方面　　理論的東西是比較無聊的，必須得實戰(zhàn)。建議入門先寫一發(fā)最小二乘優(yōu)化，可以就做一個簡單的直線擬合，不要用Matlab中的優(yōu)化工具，了解數(shù)學推導最后是怎么寫到代碼里面的。然后，一定要玩好Matlab優(yōu)化工具包，做實驗最方便了。有了一些基礎之后，可以嘗試玩一些現(xiàn)有的SLAM包，推薦兩個地方，一個是www.openslam.org，里面有各種SLAM包，主流的SLAM算法，在這一般都有源碼。另外一個就是ROS了，里面有很多現(xiàn)成的SLAM包，像Gmapping，RGB-D SLAM，上手非常快，甚至沒有任何設備，也可以利用ROS中的仿真環(huán)境（如Gazebo）跑。建議先試試Gmapping，百度上有很多中文教程，一開始跑這些package還是很漲成就感的，可以提高興趣。如果是做視覺或者RGB-D，那么OpenCV和PCL是必不可少的工具。早點上手肯定沒得錯。三、進階　　大體入門之后，就需要根據(jù)實驗室研究的項目來學習了，看是用激光、相機、還是Kinect來做了，不同傳感器的前端算法還是有些差距的。激光一般是ICP，相對簡單。視覺的東西還是比較多的，樓上推薦《Multiview Geometry in Computer Vision》確實很重要，不過，覺得這同時還應該了解特征提取、特征描述子、特征匹配這些東西。如果們實驗室做的Dense registration，那還得學李代數(shù)那些東西（高大上，神馬李群看好多天都看不懂。。。）。其實，很多算法都有開源包，可以去ROS、一些大神博客、牛逼實驗室主頁中多逛逛。

6，slam建圖可以用于激光導航嗎

當然可以，現(xiàn)在SLAM用得比較多的是激光SLAM和VSLAM（即深度視覺SLAM），SLAM全稱為Simultaneous localization and mapping翻譯過來就是同步定位與地圖構(gòu)建，再翻譯一下就是讓機器人從未知環(huán)境的未知地點出發(fā)，在運動過程中通過重復觀測到的地圖特征（比如，墻角，柱子等）定位自身位置和姿態(tài)，再根據(jù)自身位置增量式的構(gòu)建地圖，從而達到同時定位和地圖構(gòu)建的目的。而激光只是SLAM建圖中用來獲得地圖構(gòu)建時所需的外部環(huán)境數(shù)據(jù)傳感器，所以SLAM是可以用于激光導航的，具體關于激光SLAM導航的資料可以多去各種技術論壇上學習，最好是買一本入門的書籍先讀一下構(gòu)建下自己針對整個激光SLAM建圖的大局觀。如果是想找激光SLAM導航方案，可以看看深圳靈喵機器人，這家目前在國內(nèi)激光導航領域做得不錯

slam涵蓋的東西比較多，分為前端和后端兩大塊。前端主要是研究相鄰幀的拼接，又叫配準。根據(jù)傳感器不一樣，有激光點云、像、rgb-d拼接幾種，其中像配準中又分基于稀疏特征（sparse）的和稠密（dense）的兩種。后端主要是研究地拼接（前端）中累積誤差的校正，主流就兩種，基于概率學理論的貝葉斯濾波器（ekf，pf）以及基于優(yōu)化的方法。ekf已經(jīng)用得很少了，pf也就在2d地slam（gmapping）中用得多，大多還是用優(yōu)化的方法在做。自己已經(jīng)說了這塊需要的知識，一個是數(shù)學，一個是編程。所以入門，也從這兩塊開始弄。一、數(shù)學方面　　數(shù)學，建議樓上說過的thrun的《probabilistic robotics》，其實不需要全部看完，了解下概率學是如何解決機器人中的問題的，關鍵學習貝葉斯濾波，也是就是貝葉斯公式在各個問題（定位，slam）中的應用。另外，優(yōu)化，建議先把最小二乘優(yōu)化中給弄透徹，數(shù)學推導要會，因為很多問題，最后都是歸結(jié)到最小二乘優(yōu)化，然后就是梯度下降、求jacobian之類的。二、編程方面　　理論的東西是比較無聊的，必須得實戰(zhàn)。建議入門先寫一發(fā)最小二乘優(yōu)化，可以就做一個簡單的直線擬合，不要用matlab中的優(yōu)化工具，了解數(shù)學推導最后是怎么寫到代碼里面的。然后，一定要玩好matlab優(yōu)化工具包，做實驗最方便了。有了一些基礎之后，可以嘗試玩一些現(xiàn)有的slam包，推薦兩個地方，一個是www.openslam.org，里面有各種slam包，主流的slam算法，在這一般都有源碼。另外一個就是ros了，里面有很多現(xiàn)成的slam包，像gmapping，rgb-d slam，上手非常快，甚至沒有任何設備，也可以利用ros中的仿真環(huán)境（如gazebo）跑。建議先試試gmapping，百度上有很多中文教程，一開始跑這些package還是很漲成就感的，可以提高興趣。如果是做視覺或者rgb-d，那么opencv和pcl是必不可少的工具。早點上手肯定沒得錯。三、進階　　大體入門之后，就需要根據(jù)實驗室研究的項目來學習了，看是用激光、相機、還是kinect來做了，不同傳感器的前端算法還是有些差距的。激光一般是icp，相對簡單。視覺的東西還是比較多的，樓上推薦《multiview geometry in computer vision》確實很重要，不過，覺得這同時還應該了解特征提取、特征描述子、特征匹配這些東西。如果們實驗室做的dense registration，那還得學李代數(shù)那些東西（高大上，神馬李群看好多天都看不懂。。。）。其實，很多算法都有開源包，可以去ros、一些大神博客、牛逼實驗室主頁中多逛逛。

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激光slam，激光SLAM AGV與磁條二維碼比較的優(yōu)勢

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2，如何將激光雷達的數(shù)據(jù)通過數(shù)傳模塊傳輸?shù)絇C端的ros系統(tǒng)中進行slam

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