SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),即同步定位與地圖構(gòu)建,其基本原理是讓機(jī)器人在未知環(huán)境中運(yùn)動時,通過傳感器感知周圍環(huán)境信息,同時利用這些信息來估計(jì)自身的位置和姿態(tài),并構(gòu)建地圖,具體如下:
傳感器感知
激光雷達(dá):它通過發(fā)射激光束并測量反射光的時間來獲取周圍環(huán)境的距離信息,生成點(diǎn)云數(shù)據(jù),能精確地描述周圍物體的位置和輪廓,為地圖構(gòu)建提供了豐富的幾何信息。
視覺傳感器:攝像頭可以拍攝機(jī)器人周圍的圖像,提供豐富的紋理和顏色信息。通過對圖像的分析,如特征點(diǎn)提取、匹配等,可以獲取環(huán)境的視覺特征,用于定位和地圖構(gòu)建。
定位
里程計(jì):一般利用機(jī)器人的輪子編碼器或關(guān)節(jié)傳感器來測量機(jī)器人的運(yùn)動,推算出機(jī)器人在一段時間內(nèi)的位移和姿態(tài)變化。但隨著時間的推移,里程計(jì)的誤差會逐漸積累,導(dǎo)致定位不準(zhǔn)確。
傳感器融合定位:為了提高定位精度,通常會將里程計(jì)信息與其他傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。例如,結(jié)合激光雷達(dá)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)和視覺傳感器的圖像信息,通過算法來估計(jì)機(jī)器人的精確位置和姿態(tài)。常見的方法有擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)、粒子濾波等,這些算法可以有效地處理傳感器的噪聲和不確定性,提高定位的準(zhǔn)確性和魯棒性。
地圖構(gòu)建
基于特征的地圖構(gòu)建:從傳感器數(shù)據(jù)中提取特征點(diǎn),如角點(diǎn)、直線等,并將這些特征點(diǎn)的位置和描述信息存儲在地圖中。在定位過程中,通過匹配當(dāng)前觀測到的特征點(diǎn)與地圖中的特征點(diǎn)來確定機(jī)器人的位置。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是地圖數(shù)據(jù)量小,便于存儲和處理,但可能會丟失一些環(huán)境信息。
基于柵格的地圖構(gòu)建:將環(huán)境劃分為一個個小的柵格,每個柵格表示一個區(qū)域是否被障礙物占據(jù)。通過傳感器對環(huán)境的感知,不斷更新柵格的狀態(tài),從而構(gòu)建出環(huán)境的地圖。這種方法能夠直觀地表示環(huán)境的空間分布,但對于大規(guī)模環(huán)境,地圖數(shù)據(jù)量較大。
回環(huán)檢測
優(yōu)化與融合
SLAM 通過傳感器感知、定位、地圖構(gòu)建、回環(huán)檢測和優(yōu)化等多個環(huán)節(jié)的協(xié)同工作,使機(jī)器人能夠在未知環(huán)境中實(shí)現(xiàn)自主定位和地圖構(gòu)建,為機(jī)器人的導(dǎo)航、路徑規(guī)劃等任務(wù)提供基礎(chǔ)。