slam定位流程_slam定位算法

文章导读:

• 1、SLAM与VSLAM有什么区别?
• 2、SLAM如何应用在自动驾驶车辆定位上？
• 3、slam算法是怎么样的？
• 4、SLAM算法是什么？优地科技的服务机器人有吗？
• 5、SLAM与VSLAM有什么区别？
• 6、slam算法是什么？

SLAM与VSLAM有什么区别?

SLAM与VSLAM的区别：

SLAM：是同步定位与地图构建，是指根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程，解决在未知环境下运动时的定位与地图构建问题。

VSLAM：则更为高级，是基于视觉的定位与建图，中文也叫视觉SLAM，相当于装上眼睛，通过眼睛来完成定位和扫描，更加精准和迅速。

SLAM简介：

SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization), 即时定位与地图构建，或并发建图与定位。

问题可以描述为：将一个机器人放入未知环境中的未知位置，是否有办法让机器人一边移动一边逐步描绘出此环境完全的地图，所谓完全的地图（a consistent map）是指不受障碍行进到房间可进入的每个角落。

SLAM2.0：

有理解力的SLAM：语义SLAM，精准感知并适应环境。

将语义分析与SLAM有效融合，增强机器对环境中相互作用的理解能力，为机器人赋予了复杂环境感知力和动态场景适应力。

有广度的SLAM：100万平米强大建图能力。

借助高效的环境识别、智能分析技术，机器人将拥有室内外全场景范围高达100万平米的地图构建能力。

有精度的SLAM：高精度定位领先算法。

SLAM2.0可在任何地点进行开机识别、全局定位，精准度高达±2cm。

有时效的SLAM：动态地图实时更新。

根据传感器回传数据，与原有地图进行分析比对，完成动态实时更新，实现life-long SLAM。

SLAM如何应用在自动驾驶车辆定位上？

SLAM强大的回环检测在自动驾驶实时定位上，因为实时定位依靠的gps系统可以得到较高的准确度。不过，影响gps的数据准确性的原因有很多，天气啊，遮挡物啊，高楼啊。典型的场景就是，地下车库，隧道，高楼比较多的市区。这种情况下，现阶段的自动驾驶车辆会依赖高精地图。也就是说，如果没有高精地图的， GPS不被信赖的场景，是完全可以嫁接SLAM的技术的。如果有对应地形的地图，那么就可以通过有地图情况下的SLAM算法，没有的话，跟一般SLAM是没什么区别的。

slam算法是怎么样的？

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。

仿真软件：

数值网络仿真技术八十年代初发展较快，,早期的通用仿真软件有SLAM、GERT、VERT等。其共同特征是提供一种构模框架，在DOS操作系统下以FORTRAN语言实现。在设计上类似一系列子程序的软件包。每种图元有特定语句 ，用户构模需编写程序 ,网络图取辅助理解的功能。

SLAM算法是什么？优地科技的服务机器人有吗？

SLAM算法，简单来说，就是机器人要实现智能化需要完成的三个任务：定位、建图、路径规划，这套流程，就是SLAM技术。优地机器人应该是有的，之前朋友的店铺有用过，雷达SLAM行走更精确，而且避障也好比较好。

希望采纳~~

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。

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。