基于SLAM的机器人的自主定位导航解析
小白学视觉
共 6371字,需浏览 13分钟
· 2022-07-09
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本文来源于新机器视觉,文章仅供学术交流,已获得授权。
来源:
https://blog.csdn.net/weixin_37251044/article/details/78515909
作者:Jack_Kuo@CSDN
1.传统方案:SLAM+路径规划+运动控制;
2.深度学习:这一两年,深度学习成为人工智能的代名词。在这个行业,前几年还是以比较传统的概率学,或者控制论的方式进行机器人自主定位导航。但这里展现的是完全通过深度学习,直接通过摄像头数据作为信号输入,再通过神经网络直接产生出机器人的控制信号。其中像 SLAM 的过程、路径规划的过程,完全通过学习的方式就可以进行实现。
一、SLAM
1.选择地图
(1)栅格地图
(2)特征点地图
相比栅格地图,这种地图看起来就不那么直观了。它一般通过如GPS、UWB以及摄像头配合稀疏方式的vSLAM算法产生,优点是相对数据存储量和运算量比较小,多见于最早的SLAM算法中。
(3)直接表征法
(4)拓扑地图
(5)小结
2.定位及传感器选择
3.传感器数据预处理
4.匹配
5.地图融合
6.Loop Closure(回环)问题
7.算法优化及商用
扩展: 这也是我们思岚科技SLAMTEC主要的努力方向,一方面,我们这7年多很好的解决了各类实际SLAM算法难点,另一方面,我们把SLAM这个复杂的系统做了很大的优化,可以放到一个硬币那么大的模块内部,降低尺寸功耗。此外,它还集成了IMU等配套传感器,力求做到对于SLAM的使用便捷性。
二、路径规划
1.全局规划
2.局部规划
3.已知地图(A*)与未知地图(D*)算法
4.空间覆盖(space coverage)
扩展: 针对扫地机器人,我们将其特有的路径规划功能预先内置在SLAMWARE中,方便厂家进行整合,不需要进行二次开发。
好消息!
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