創(chuàng)澤機(jī)器人 |
CHUANGZE ROBOT |
不同SLAM算法的具體細(xì)節(jié)會(huì)有所不同,但是基本結(jié)構(gòu)類似,可分為前端和后端。
以谷歌開發(fā)的二維SLAM算法Cartographer為例:算法在前端完成占據(jù)柵格地圖的構(gòu)建,得出激光雷達(dá)掃描幀的最佳位姿后,將掃描幀插入到子地圖中,得到局部優(yōu)化的子地圖并記錄位姿;后端根據(jù)掃描幀間的位姿關(guān)系進(jìn)行全局的地圖優(yōu)化,得出閉環(huán)掃描幀在全局地圖中的最佳位姿。
從傳感器中獲取原始數(shù)據(jù),并將這些數(shù)據(jù)與已有地圖進(jìn)行關(guān)聯(lián),從而確定機(jī)器人軌跡的過程。
1 數(shù)據(jù)采集:通過傳感器獲取機(jī)器人周圍環(huán)境的數(shù)據(jù),如激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)等
2 數(shù)據(jù)時(shí)空同步:將從不同傳感器或不同時(shí)間戳接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行同步,以便后續(xù)配準(zhǔn)
3 特征提�。簭牟杉臄�(shù)據(jù)中提取用于建圖的特征點(diǎn),如關(guān)鍵點(diǎn)、特征描述子等
4 數(shù)據(jù)融合:將不同傳感器獲取的數(shù)據(jù)融合起來,提高建圖的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性
5 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián):將當(dāng)前幀的特征與之前的地圖,或者其他幀之間的特征進(jìn)行匹配,以確定機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡
6 運(yùn)動(dòng)估計(jì):通過數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)得到機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡,可以是平移、旋轉(zhuǎn)等運(yùn)動(dòng)
根據(jù)前端獲取的運(yùn)動(dòng)軌跡和地圖信息,對(duì)機(jī)器人的 狀態(tài)、地圖和傳感器誤差等進(jìn)行估計(jì)和優(yōu)化的過程。
非線性優(yōu)化:通過非線性最小二乘法等,對(duì)機(jī)器 人姿態(tài)和地圖進(jìn)行優(yōu)化,使得機(jī)器人的位置和地 圖更加準(zhǔn)確
回環(huán)檢測(cè):識(shí)別機(jī)器人經(jīng)過的相似位置,避免累 積誤差的產(chǎn)生�?梢杂行Ы档蜋C(jī)器人的定位誤差, 提高SLAM算法的精度和魯棒性
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