plslam算法全称

㈠ slam算法是什么

slam算法是实现机器人定位、建图、路径规划的一种算法。SLAM是同步定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping)的缩写，最早由Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard自1988年提出。

其实SLAM更像是一个概念而不是一个算法，它本身包含许多步骤，其中的每一个步骤均可以使用不同的算法实现。主要用于解决移动机器人在未知环境中运行时即时定位与地图构建的问题。

SLAM技术的核心步骤：

大体上而言，SLAM包含了感知、定位、建图这三个过程。

感知：机器人能够通过传感器获取周围的环境信息。

定位：通过传感器获取的当前和历史信息，推测出自身的位置和姿态。

建图：根据自身的位姿以及传感器获取的信息，描绘出自身所处环境的样貌。

㈡ SLAM算法解析

【嵌牛导读】： SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 是业界公认视觉领域空间定位技术的前沿方向，中文译名为“同步定位与地图构建”，它主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位和地图构建问题。

【 嵌牛鼻子】： 有人就曾打比方，若是手机离开了 WIFI 和数据网络，就像无人车和机器人，离开了 SLAM 一样。

【嵌牛正文】： 目前科技发展速度飞快，想让用户在 AR/VR、机器人、无人机、无人驾驶领域体验加强，还是需要更多前沿技术做支持，SLAM 就是其中之一。实际上，有人就曾打比方，若是手机离开了 WIFI 和数据网络，就像无人车和机器人，离开了 SLAM 一样。

        在 VR/AR 方面，根据 SLAM 得到地图和当前视角对叠加虚拟物体做相应渲染，这样做可以使得叠加的虚拟物体看起来比较真实，没有违和感。在无人机领域，可以使用 SLAM 构建局部地图，辅助无人机进行自主避障、规划路径。在无人驾驶方面，可以使用 SLAM 技术提供视觉里程计功能，然后跟其他的定位方式融合。机器人定位导航方面，SLAM 可以用于生成环境的地图。基于这个地图，机器人执行路径规划、自主探索、导航等任务。

        SLAM 技术的发展距今已有 30 余年的历史，涉及的技术领域众多。由于本身包含许多步骤，每一个步骤均可以使用不同算法实现，SLAM 技术也是机器人和计算机视觉领域的热门研究方向。

        SLAM 的英文全程是 Simultaneous Localization and Mapping，中文称作“同时定位与地图创建”。SLAM 试图解决这样的问题：一个机器人在未知的环境中运动，如何通过对环境的观测确定自身的运动轨迹，同时构建出环境的地图。SLAM 技术正是为了实现这个目标涉及到的诸多技术的总和。

        SLAM 技术涵盖的范围非常广，按照不同的传感器、应用场景、核心算法，SLAM 有很多种分类方法。按照传感器的不同，可以分为基于激光雷达的 2D/3D SLAM、基于深度相机的 RGBD SLAM、基于视觉传感器的 visual SLAM（以下简称 vSLAM）、基于视觉传感器和惯性单元的 visual inertial odometry（以下简称 VIO）。

        基于激光雷达的 2D SLAM 相对成熟，早在 2005 年，Sebastian Thrun 等人的经典着作《概率机器人学》将 2D SLAM 研究和总结得非常透彻，基本确定了激光雷达 SLAM 的框架。目前常用的 Grid Mapping 方法也已经有 10 余年的历史。2016 年，Google 开源了激光雷达 SLAM 程序 Cartographer，可以融合 IMU 信息，统一处理 2D 与 3D SLAM 。目前 2D SLAM 已经成功地应用于扫地机器人中。

        基于深度相机的 RGBD SLAM 过去几年也发展迅速。自微软的 Kinect 推出以来，掀起了一波 RGBD SLAM 的研究热潮，短短几年时间内相继出现了几种重要算法，例如 KinectFusion、Kintinuous、Voxel Hashing、DynamicFusion 等。微软的 Hololens 应该集成了 RGBD SLAM，在深度传感器可以工作的场合，它可以达到非常好的效果。

        视觉传感器包括单目相机、双目相机、鱼眼相机等。由于视觉传感器价格便宜，在室内室外均可以使用，因此 vSLAM 是研究的一大热点。早期的 vSLAM 如 monoSLAM 更多的是延续机器人领域的滤波方法。现在使用更多的是计算机视觉领域的优化方法，具体来说，是运动恢复结构（structure-from-motion）中的光束法平差（bundle adjustment）。在 vSLAM 中，按照视觉特征的提取方式，又可以分为特征法、直接法。当前 vSLAM 的代表算法有 ORB-SLAM、SVO、DSO 等。

        视觉传感器对于无纹理的区域是没有办法工作的。惯性测量单元（IMU）通过内置的陀螺仪和加速度计可以测量角速度和加速度，进而推算相机的姿态，不过推算的姿态存在累计误差。视觉传感器和 IMU 存在很大的互补性，因此将二者测量信息进行融合的 VIO 也是一个研究热点。按照信息融合方式的不同，VIO 又可以分为基于滤波的方法、基于优化的方法。VIO 的代表算法有 EKF、MSCKF、preintegration、OKVIS 等。Google 的 Tango 平板就实现了效果不错 VIO。

        总的来说，相比于基于激光雷达和基于深度相机的 SLAM，基于视觉传感器的 vSLAM 和 VIO 还不够成熟，操作比较难，通常需要融合其他传感器或者在一些受控的环境中使用。

【转51cto】

㈢ slam算法是什么

slam算法是实现机器人定位、建图、路径规划的一种算法。

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)原本是Robotics领域用来做机器人定位的，最早的SLAM算法其实是没有用视觉camera，Robotics领域一般用Laser Range Finder来做SLAM。

其中一个原因是SLAM对实时性要求比较高，而要做到比较精确、稳定、可靠、适合多种场景的方案一般计算量相对较大，目前移动式设备的计算能力还不足够支撑这么大的计算量，为了达到实时性能，往往需要在精确度和稳定性上做些牺牲。

算法：

指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。

也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

㈣ 自动驾驶是怎样工作的SLAM介绍

SLAM是机器人或车辆建立当前环境的全局地图并使用该地图在任何时间点导航或推断其位置的过程。

SLAM常用于自主导航，特别是在GPS无信号或不熟悉的地区的导航。本文中我们将车辆或机器人称为“实体”。实体的传感器会实时获得周围环境的信息，并对信息进行分析然后做出决策。

SLAM是一种时间模型，它的目标是从复杂的信息中计算出一系列状态，包括预期环境，距离，以及根据之前的状态和信息得出的路径 。有许多种状态，例如，Rosales和Sclaroff（1999）使用状态作为行人边界框的3D位置来跟踪他们的移动。Davison 等人（2017）使用单目相机的相机位置，相机的4D方向，速度和角速度以及一组3D点作为导航状态。

SLAM一般包含两个步骤，预测和测量。为了准确表示导航系统，SLAM需要在状态之间以及状态和测量之间进行学习。SLAM最常用的学习方法称为 卡尔曼滤波 。

卡尔曼滤波是一种用于状态估计的贝叶斯滤波类型。它是一种递归算法，作为系统中不确定性的函数，使预测可以随着时间的推移进行校正。不确定性表示为当前状态估计和先前测量之间的权重，称为卡尔曼增益。该算法将实体先前的状态，观测和控制输入以及当前的观测和控制输入作为输入。过滤器包括两个步骤：预测和测量。预测过程使用运动模型，可以根据给定的先前位置和当前的输入估计当前位置。测量校正过程使用观察模型，该模型基于估计的状态，当前和历史观察以及不确定性来对当前状态进行最终估计。

第一步涉及了时间模型，该模型基于先前的状态和一些噪声生成预测。

公式1. 预测模型。μ表示状态的平均变化向量。ψ是状态数量的矩阵，将当前状态与先前的平均值相关联。ε是转换噪声，可以确定当前状态与前一个状态的紧密相关程度。

第二步是“校正”预测。传感器收集自主导航的测量值。有两类传感器：外传感器器和内传感器(proprioceptive)。外传感器从外部环境中收集信息，包括声纳，距离激光，相机和GPS。在SLAM中，这些是观察值。内传感器利用编码器，加速度计和陀螺仪等设备收集系统内部信息，如速度，位置，变化和加速度。在SLAM中，这些是单元控制，传感器结果输入到实体中进行计算。这些传感器各有利弊，但相互组合可以产生非常有效的反馈系统。

公式2. μₘ表示测量平均向量。Φ是状态数量的将测量的平均值与当前状态相关联。εₘ是测量噪声，通常以协方差Σₘ分布。

卡尔曼增益增强了测量的可信性。例如，如果相机失焦，我们就不会对拍摄内容的质量报太大期望。卡尔曼增益较小意味着测量对预测的贡献很小并且不可靠，而卡尔曼增益较大则正好相反。

公式 3.卡尔曼增益计算，Σ₊是预测的协方差。

更新过程如下：

公式4. 使用卡尔曼增益的卡尔曼滤波学习过程。图片来自Simon JD Prince（2012）。

虽然这种方法非常有用，但它还存在一些问题。卡尔曼滤波假定单模态分布可以用线性函数表示。解决线性问题的两种方法是扩展卡尔曼滤波器（EFK）和无迹卡尔曼滤波器（UFK）。EFK使用泰勒展开来逼近线性关系，而UFK使用一组质量点近似表示正态，这些质量点具有与原始分布相同的均值和协方差。一旦确定了质量点，算法就通过非线性函数传递质量点以创建一组新的样本，然后将预测分布设置为正态分布，均值和协方差等效于变换点。

由卡尔曼滤波强加的单模分布假设意味着不能表示其他状态假设。粒子滤波是解决这些问题的常用方法。

粒子滤波允许通过空间中的粒子来表示多个假设，高维度需要更多粒子。每个粒子都被赋予一个权重，该权重表示其所代表的状态假设中的置信度。预测从原始加权粒子的采样开始，并从该分布中采样预测状态。测量校正根据粒子与观测数据的一致程度（数据关联任务）来调整权重。最后一步是对结果权重进行归一化，使总和为1，因此它们是0到1的概率分布。

因为粒子的数量可以不断增多，因此对该算法的改进集中在如何降低采样的复杂性。重要性采样和Rao-Blackwellization分区是常用的两种方法。

下图来自Fuentes-Pacheco, J., Ruiz-Ascencio, J., & Rendón-Mancha, J. M. (2012)的论文“Visual simultaneous localization and mapping: a survey”，总结了到2010年的SLAM中的一些方法。他们的研究分为几个方面。核心方案是使用学习算法，其中一些在上文讨论过。地图的类型是捕获环境几何属性的度量图，或者是描述不同位置之间的连接的拓扑图。

在线跟踪中最常用的功能是显着特征和标记。标记是在环境中由3D位置和外观描述的区域（Frintrop和Jensfelt，2008）。显着特征是由2D位置和外观描述的图像区域。深度学习技术通常用于在每个时间点描述并检测这些显着特征，以向系统添加更多信息。检测是识别环境中的显着元素的过程，描述是将对象转换为特征向量的过程。

应用SLAM的方案有两种，一种是回环检测（loop closure），另一种是“机器人绑架（kidnapped robot）”。回环检测是识别已经访问过的任意长度的循环偏移，“机器人绑架”不使用先前的信息去映射环境。

SLAM是自主导航中常用的状态时间建模的框架。它主要基于概率原理，对状态和测量的后验和先验概率分布以及两者之间的关系进行推断。这种方法的主要挑战是计算复杂。状态越多，测量越多，计算量越大，在准确性和复杂性之间进行权衡。

[1] Fuentes-Pacheco, J., Ruiz-Ascencio, J., & Rendón-Mancha, J. M. (2012). Visual simultaneous localization and mapping: a survey. Artificial Intelligence Review, 43(1), 55–81. https://doi.org/10.1007/s10462-012-9365-8

[2] Durrant-Whyte, H., & Bailey, T. (2006). Simultaneous localization and mapping: Part I. IEEE Robotics and Automation Magazine, 13(2), 99–108. https://doi.org/10.1109/MRA.2006.1638022

[3] T. Bailey and H. Durrant-Whyte (2006). “Simultaneous localization and mapping (SLAM): part II,” in IEEE Robotics & Automation Magazine, vol. 13, no. 3, pp. 108–117. doi: 10.1109/MRA.2006.1678144

[4] Simon J. D. Prince (2012). Computer Vision: Models, Learning and Inference. Cambridge University Press.

[5] Murali, V., Chiu, H., & Jan, C. V. (2018). Utilizing Semantic Visual Landmarks for Precise Vehicle Navigation.

[6] Seymour, Z., Sikka, K., Chiu, H.-P., Samarasekera, S., & Kumar, R. (2019). Semantically-Aware Attentive Neural Embeddings for Long-Term 2D Visual Localization. (1).

[7] Fuentes-Pacheco, J., Ruiz-Ascencio, J., & Rendón-Mancha, J. M. (2012). Visual simultaneous localization and mapping: a survey. Artificial Intelligence Review, 43(1), 55–81. https://doi.org/10.1007/s10462-012-9365-8

㈤ slam算法是什么

slam算法是解决一个机器人在未知的环境中运动，如何通过对环境的观测确定自身的运动轨迹，同时构建出环境的地图的问题方法。

SLAM技术正是为了实现这个目标涉及到的诸多技术的总和。SLAM技术涵盖的范围非常广，按照不同的传感器、应用场景、核心算法，SLAM有很多种分类方法。

slam算法应用

在 VR/AR 方面，根据 SLAM 得到地图和当前视角对叠加虚拟物体做相应渲染，这样做可以使得叠加的虚拟物体看起来比较真实，没有违和感。在无人机领域，可以使用 SLAM 构建局部地图，辅助无人机进行自主避障、规划路径。

在无人驾驶方面，可以使用 SLAM 技术提供视觉里程计功能，然后跟其他的定位方式融合。机器人定位导航方面，SLAM 可以用于生成环境的地图。基于这个地图，机器人执行路径规划、自主探索、导航等任务。

㈥ slam算法是什么

SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写，意为“同步定位与建图”，主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题。

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)原本是Robotics领域用来做机器人定位的，最早的SLAM算法其实是没有用视觉camera的（Robotics领域一般用Laser Range Finder来做SLAM）。

SLAM对实时性要求比较高，而要做到比较精确、稳定、可靠、适合多种场景的方案一般计算量相对较大，目前移动式设备的计算能力还不足够支撑这么大的计算量，为了达到实时性能，往往需要在精确度和稳定性上做些牺牲。

因此在具体的应用中，往往需要根据移动设备所具有的传感器组合、计算能力、用户场景等，选择和深度定制合适的SLAM算法。比如，无人驾驶汽车和手机端AR类应用的SLAM算法就非常不同。

SLAM的典型应用领域

机器人定位导航领域：地图建模。SLAM可以辅助机器人执行路径规划、自主探索、导航等任务。国内的科沃斯、塔米以及最新面世的岚豹扫地机器人都可以通过用SLAM算法结合激光雷达或者摄像头的方法，让扫地机高效绘制室内地图，智能分析和规划扫地环境，从而成功让自己步入了智能导航的阵列。

VR/AR方面：辅助增强视觉效果。SLAM技术能够构建视觉效果更为真实的地图，从而针对当前视角渲染虚拟物体的叠加效果，使之更真实没有违和感。VR/AR代表性产品中微软Hololens、谷歌ProjectTango以及MagicLeap都应用了SLAM作为视觉增强手段。

无人机领域：地图建模。SLAM可以快速构建局部3D地图，并与地理信息系统（GIS）、视觉对象识别技术相结合，可以辅助无人机识别路障并自动避障规划路径，曾经刷爆美国朋友圈的Hovercamera无人机，就应用到了SLAM技术。

无人驾驶领域：视觉里程计。SLAM技术可以提供视觉里程计功能，并与GPS等其他定位方式相融合，从而满足无人驾驶精准定位的需求。例如，应用了基于激光雷达技术Google无人驾驶车以及牛津大学MobileRoboticsGroup11年改装的无人驾驶汽车野猫(Wildcat)均已成功路测。

以上内容参考：slam路径规划算法 - CSDN

㈦ 激光雷达SLAM算法

机器人研究的问题包含许许多多的领域，我们常见的几个研究的问题包括：建图(Mapping)、定位(Localization)和路径规划（Path Planning），如果机器人带有机械臂，那么运动规划（Motion Planning）也是重要的一个环节，SLAM需要机器人在未知的环境中逐步建立起地图，然后根据地区确定自身位置，从而进一步定位。

ROS系统通常由大量节点组成，其中任何一个节点均可以通过发布/订阅的方式与其他节点进行通信。举例来说，机器人上的一个位置传感器如雷达单元就可以作为ROS的一个节点，雷达单元可以以信息流的方式发布雷达获得的信息，发布的信息可以被其他节点如导航单元、路径规划单元获得。

ROS的通信机制：

ROS（机器人操作系统）中SLAM的一些功能包，也就是一些常用的SLAM算法，例如Gmapping、Karto、Hector、Cartographer等算法。我们不会去关注算法背后的数学原理，而是更注重工程实现上的方法，告诉你SLAM算法包是如何工作的，怎样快速的搭建起SLAM算法。

地图 ： ROS中的地图很好理解，就是一张普通的灰度图像，通常为pgm格式。这张图像上的黑色像素表示障碍物，白色像素表示可行区域，灰色是未探索的区域

地图在ROS中是以Topic的形式维护和呈现的，这个Topic名称就叫做 /map ，由于 /map 中实际上存储的是一张图片，为了减少不必要的开销，这个Topic往往采用锁存（latched）的方式来发布。地图如果没有更新，就维持着上次发布的内容不变，此时如果有新的订阅者订阅消息，这时只会收到一个 /map 的消息，也就是上次发布的消息；只有地图更新了（比如SLAM又建出来新的地图），这时 /map 才会发布新的内容。 这种方式非常适合变动较慢、相对固定的数据（例如地图），然后只发布一次，相比于同样的消息不定的发布，锁存的方式既可以减少通信中对带宽的占用，也可以减少消息资源维护的开销。

Gmapping ，Gmapping算法是目前基于激光雷达和里程计方案里面比较可靠和成熟的一个算法，它基于粒子滤波，采用RBPF的方法效果稳定，许多基于ROS的机器人都跑的是gmapping_slam。

gmapping的作用是根据激光雷达和里程计（Odometry）的信息，对环境地图进行构建，并且对自身状态进行估计。因此它得输入应当包括激光雷达和里程计的数据，而输出应当有自身位置和地图。

论文支撑：R-LINS: A Robocentric Lidar-Inertial State Estimator for Robust and Efficient Navigation

6轴 IMU：高频，聚焦自身运动，不采集外界环境数据
3D LiDAR：低频，聚焦车体运动，采集外界环境数据

R-LINS使用以上两种传感器来估计机器人的运动姿态， 对于任一传感器而言，单独的依靠自己的数据是很难实现地图构建的， 比如纯雷达模型使用的传感器是激光雷达，可以很好的探测到外界的环境信息。但是，同样的，也会受到这些信息的干扰，再长时间的运算中会产生一定的累计误差。为了防止这种误差干扰到后续的地图构建中，需要使用另一种传感器来矫正机器人自身的位姿信息， 即IMU传感器，IMU传感器由于是自身运动估计的传感器，所以，采集的都是自身运动的姿态信息。可以很好的矫正激光雷达里程计的位姿信息。所以，通常使用激光雷达和惯导来进行数据融合，实现姿态信息的矫正。

一共分为三大块：

㈧ SLAM与VSLAM有什么区别

一、成熟度不同

激光 SLAM 比 VSLAM 起步早，在理论、技术和产品落地上都相对成熟。基于视觉的 SLAM 方案目前主要有两种实现路径，一种是基于 RGBD 的深度摄像机，比如 Kinect；还有一种就是基于单目、双目或者鱼眼摄像头的。

VSLAM 目前尚处于进一步研发和应用场景拓展、产品逐渐落地阶段。

二、应用场景

从应用场景来说，VSLAM 的应用场景要丰富很多。VSLAM 在室内外环境下均能开展工作，但是对光的依赖程度高，在暗处或者一些无纹理区域是无法进行工作的。而激光 SLAM 目前主要被应用在室内，用来进行地图构建和导航工作。

三、地图精度不同

激光 SLAM 在构建地图的时候，精度较高；

VSLAM，比如常见的，用的非常多的深度摄像机 Kinect，（测距范围在 3-12m 之间），地图构建精度约 3cm；所以激光 SLAM 构建的地图精度一般来说比 VSLAM 高，且能直接用于定位导航。

四、易用性不同

激光 SLAM 和基于深度相机的 VSLAM 均是通过直接获取环境中的点云数据，根据生成的点云数据，测算哪里有障碍物以及障碍物的距离。

但是基于单目、双目、鱼眼摄像机的 VSLAM 方案，则不能直接获得环境中的点云，而是形成灰色或彩色图像，需要通过不断移动自身的位置，通过提取、匹配特征点，利用三角测距的方法测算出障碍物的距离。

㈨ SLAM导航技术在仓储机器人中的应用是怎样的，有没有实际应用的视频和图片

SLAM导航的崛起与发展

SLAM 全称 Simultaneous Localization and Mapping，中文名曰“同步定位与地图构建”，主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位和地图构建问题。这更像一个概念，而不是某种算法。它本身包含许多步骤，其中的每一个步骤均可以使用不同的算法实现。

随着市场的不断走高，预计2020年，仓储机器人年销售收入有望超过300亿元，市场定位和产业升级的需求让导航定位成为刻不容缓的任务，SLAM（即时定位与地图构建）作为自主定位导航技术的重要突破口，如何顺势而为？

对仓储机器人来说，完成任务是“大脑”做的事，而导航定位的角色如同“小脑”。假如用金字塔来表示机器人技术，那么定位导航可谓构建仓储机器人的核心关键。传统的定位导航、GPS定位导航、超声波定位导航等或多或少都有缺憾。而SLAM在解决了其运算量巨大、需要PC级别处理器的瓶颈之后，开始乘势而起。

据悉，SLAM技术是机器人在自身位置不确定的条件下，在完全未知环境中创建地图，同时利用地图进行自主定位和导航。但是，在实时定位中由于通过机器人运动估计得到的位置信息通常具有较大的误差，一般需要使用测距单元探测的周围环境信息来更正位置。

激光+SLAM是目前定位导航的主流方式

在激光测距、超声波测距以及图像测距这几种方式中，激光雷达凭借良好的指向性和高度聚焦性，使得激光雷达+SLAM技术相结合的激光SLAM将成主流定位导航方式。一套SLAM采集系统一天可采集5万平方米的室内数据，未来5年，将有500亿平方米的室内空间将以SLAM技术方式被采集，且会以更高效率满足不同应用需要。

SLAM导航通过激光雷达对场景的观测，实时创建地图并修正机器人位置，无需二维码、色带、磁条等人工布设标志物，真正实现对作业环境的零改造。

另一方面，通过激光雷达对障碍物的实时检测，有效规划轨迹避开障碍物，提高人机混合场景的适用和安全性。

通过在M100机器人上搭载不同的功能模块，实现柔性辊道对接、人机交互拣货等系统，提高了机器人本体在不同场景应用中的可拓展性。

㈩ SLAM算法是什么意思

乎

SLAM可以通过多种方法实现,首先其可以在多种不同的硬件上实现。其次,SLAM更像是一个概念而不是一个算法