slam室内定位_slam定位技术

文章导读:

• 1、哪位大神能提供一个室内机器人精确定位的方案
• 2、slam算法是什么？
• 3、SLAM技术在机器人室内定位导航领域的优势是什么？

哪位大神能提供一个室内机器人精确定位的方案

室内机器人精确定位方案，这个需要看一下具体的定位精度，米级定位精度的话可以优先考虑蓝牙室内定位方案，如果对定位精度有要求，需要厘米级定位精度的话，就可以考虑UWB室内定位方案。

蓝牙定位：蓝牙定位基于RSSI(Received Signal Strength Indication，信号场强指示)定位原理。蓝牙室内技术是利用在室内安装的若干个蓝牙局域网接入点，把网络维持成基于多用户的基础网络连接模式，并保证蓝牙局域网接入点始终是这个微微网的主设备，然后通过测量信号强度获得用户的位置信息。根据定位端的不同，蓝牙定位方式分为网络侧定位和终端侧定位。

UWB定位：超宽带（UWB)定位技术是一种全新的、与传统通信定位技术有极大差异的新技术。它利用事先布置好的已知位置的锚节点和桥节点，与新加入的盲节点进行通讯，并利用TDOA定位算法，通过测量出不同基站与移动终端的传输时延差来进行定位。

蓝牙定位与UWB定位对比：

首先是工程师最为关注的定位精度问题：目前蓝牙室内定位方案能够实现米级的定位精度；UWB定位已经能够实现厘米级高精度定位。

定位硬件：顾名思义，蓝牙室内定位方案的实现必然是建立在蓝牙室内定位产品的基础上，主要定位硬件包括蓝牙网关、蓝牙Beacon、手环、手表等蓝牙标签以及智能手机、无线局域网及后端数据服务器等。UWB定位硬件产品主要包括定位引擎服务器、智能终端、POE交换机、UWB基站、UWB标签、UWB模块、软件接口等。

应用领域：蓝牙定位主要应用于对人、物定位精度要求一般的室内定位，用于在一定空间范围内获取人或物的大致位置信息；UWB定位则主要应用于室内高精度定位，用于在一定空间范围内获取人或物的精确位置信息。

定位环境搭建：蓝牙定位布局相对简单，只要注意间隔范围就可以了，UWB定位布局相比蓝牙定位要复杂一些，因为涉及到UWB基站的安装。

最后，小编将SKYLAB室内定位工程师总结的各个领域室内定位解决方案选择要点告诉大家：室内定位从用途方向可以划分消费类和工业类。消费类主要实现室内人员引导、消费推送、安全监控、智能家居等商业应用。工业类主要实现消防安全、人员监控、设备引导、财产安全、智能工厂等应用。有些是侧重于单纯的室内定位，而有些则更侧重于导航功能、历史轨迹、电子围栏等功能，因此需要有针对性选择方案。单纯的室内定位、导航，对定位精度要求不高，可以优先选择蓝牙定位方案，侧重历史轨迹、电子围栏这些功能则可以优先考虑UWB定位方案；希望能够帮助到各位有室内定位方案需求的客户们。

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

SLAM技术在机器人室内定位导航领域的优势是什么？

视觉导航定位：图像处理量巨大，一般计算机无法完成运算，实时性较差；受光线条件限制较大，无法在黑暗环境中工作。

GPS导航定位：室内环境下，存在定位精度低、可靠性不高的问题。

超声波导航定位：由于超声波传感器自身的缺陷，如镜面反射、有限的波束角等，无法充分获取周边环境信息。

线圈导航定位：在机器人行走规划路径上布置感应线圈，通过在机器人身上安装感应装置来进行电磁感应，但这样的机器人只能按照预定路径行走，谈不上真正的智能，

SLAM（simultaneouslocalization and mapping）技术：在室内环境中，机器人不能利用全局定位系统进行定位，而事先获取机器人工作环境的地图很困难，甚至是不可能的。SLAM技术使得机器人在自身位置不确定的条件下，经过一系列的位置并且在每一个位置获得传感器对环境的感知信息，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。一般SLAM可以分为三个步骤：基于外部感知的环境特征提取，递推形式的预测和更新算法以及相应的数据相关技术。