slam算法，SLAM和VSLAM的区别有哪个公司的技术值得推荐
来源：整理 编辑：智能门户 2023-09-08 17:15:55
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1，SLAM和VSLAM的区别有哪个公司的技术值得推荐
一微半导体的SLAM技术和VSLAM技术，在行业内领先，并且提供SDK开发平台，比较方便进行二次开发，已经大量运用在清洁机器人、陪伴机器人、银行机器人等多个产品，与多个品牌客户合作，包括格力、美的、海尔。slam 和 vslam的区别是，slam是一种实时定位和建图算法的总称，vslam是基于slam的视觉算法，vslam技术更能准确完成定位，一微半导体这个vslam技术做的不错，在行业内备受瞩目。
2，如何使用Google 的Cartographer SLAM算法包
1. LIDAR SLAM并且用IMU辅助；2. submapscan matching解决些基本问题；3. Loop closure optimization非indoor环境必须要visual slam幅降低accumulated error作者给加进；4. 给套node selection, branching, and computationof upper bounds.结论：套state-of-artindoor LIDAR SLAM系统实现该都robust看作者降低accumulated error提高真工程用性做努力作者：立党链接：源：知乎著作权归作者所转载请联系作者获授权
3，如何看待谷歌在10月6日开源的SLAM算法cartographer
1. LIDAR SLAM，并且用了IMU辅助；2. 有submap，有scan matching，解决了一些基本的问题；3. 有Loop closure optimization，这个很好，非常好，这是在indoor环境里必须要有的，在visual slam中大幅降低accumulated error的方法，作者给加进来了；4. 给了一套node selection, branching, and computationof upper bounds的方法.结论：一套state-of-art的indoor LIDAR SLAM系统实现，该有的都有了，很robust，看得出作者为了降低accumulated error提高真正工程上的可用性做了很多努力。作者：立党链接：https://www.zhihu.com/question/51348391/answer/125439374来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。跑了demo,效果非常好.之前使用gmapping画过室内地图,分别用北醒与镭神的雷达跑的,镭神效果较好,但是总体还是和cartographer差了一截. 现在的问题是,cartographer使用的是multiecholaserscan类型的数据,而我使用的雷达传入的是laserscan类型的数据,正在寻找解决办法
4，学习SLAM需要哪些预备知识
开始做SLAM（机器人同时定位与建图）研究已经近一年了。从一年级开始对这个方向产生兴趣，到现在为止，也算是对这个领域有了大致的了解。然而越了解，越觉得这个方向难度很大。总体来讲有以下几个原因：入门资料很少。虽然国内也有不少人在做，但这方面现在没有太好的入门教程。《SLAM for dummies》可以算是一篇。中文资料几乎没有。SLAM研究已进行了三十多年，从上世纪的九十年代开始。其中又有若干历史分枝和争论，要把握它的走向就很费工夫。难以实现。SLAM是一个完整的系统，由许多个分支模块组成。现在经典的方案是“图像前端，优化后端，闭环检测”的三部曲，很多文献看完了自己实现不出来。自己动手编程需要学习大量的先决知识。首先你要会C和C++，网上很多代码还用了11标准的C++。第二要会用Linux。第三要会cmake，vim/emacs及一些编程工具。第四要会用openCV, PCL, Eigen等第三方库。只有学会了这些东西之后，你才能真正上手编一个SLAM系统。如果你要跑实际机器人，还要会ROS。当然，困难多意味着收获也多，坎坷的道路才能锻炼人（比如说走着走着才发现Linux和C++才是我的真爱之类的。）鉴于目前网上关于视觉SLAM的资料极少，我于是想把自己这一年多的经验与大家分享一下。说的不对的地方请大家批评指正。这篇文章关注视觉SLAM，专指用摄像机，Kinect等深度像机来做导航和探索，且主要关心室内部分。到目前为止，室内的视觉SLAM仍处于研究阶段，远未到实际应用的程度。一方面，编写和使用视觉SLAM需要大量的专业知识，算法的实时性未达到实用要求；另一方面，视觉SLAM生成的地图（多数是点云）还不能用来做机器人的路径规划，需要科研人员进一步的探索和研究。以下，我会介绍SLAM的历史、理论以及实现的方式，且主要介绍视觉（Kinect）的实现方式。
5，SLAM与路径规划有什么关系
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。首先，我们还是需要确认一下，三维的路径规划需要哪些信息？ 定位与地图。 机器人家上了解到 首先， 利用视觉 slam 可以解决机器人的定位问题，剩下的就是怎么将视觉地图转换成规划使用的地图了。 当然，对于规划算法，三维的点状机器人，用 a* 还凑合，但是，如果是需要考虑姿态的无人机（六维），那么可能就得考虑用基于采样的方法或者轨迹优化类的算法了。 而这类算法，不太可能直接得到完整的 configuration space，所以涉及到环境（地图）的就一个用途：碰撞检测/计算与障碍物距离。 我们用 v-slam 建立的地图可能长这样： 理论上讲，直接输入这些障碍物的点就够用了（计算每个点与机器人最近距离）。 但是，毕竟点很多呀，而且v-slam很可能计算到一些错误的点。所以，我们一般需要进行以下处理： （我就用机械臂上的来做例子，当然，我的点云是从kinect获取的，但大概意思相同：机器之眼 | kinect v2） 滤波：去掉一些离群点，pcl 库就提供了几种点云滤波算法。 滤波前： 滤波后： octomap：在做规划时，对障碍物的距离精度要求其实不是那么高，所以，完全可以对点云数据进行压缩。降采样是一个方法，但是采用八叉树结构是更通用的方法：octomap - 3d occupancy mapping。 前面的图中可以发现，我将机械臂规划中的点云也换成了octomap，这样，每次只需对octomap中的小立方体与机械臂做碰撞检测就行，大大降低了存储数据量与碰撞检测运算量。 sematic map: 就算转换成了octomap，小立方体还是很多呀，怎么办？这时候就可以对点云进行一些处理了。例如，通过平面检测，识别出地面、天花板等，直接用一个大的立方体替换掉octomap的小方块；或者通过物体识别算法识别出环境中的物体，用物体的3d模型替换octomap，这样也可以大大减少碰撞检测的计算量。
6，如何通过视觉SLAM构建得到的三维地图进行机器人的
首先，我们还是需要确认一下，三维的路径规划需要哪些信息？ 定位与地图。 机器人家上了解到 首先， 利用视觉 SLAM 可以解决机器人的定位问题，剩下的就是怎么将视觉地图转换成规划使用的地图了。 当然，对于规划算法，三维的点状机器人，用 A*如何通过视觉SLAM构建得到的三维地图进行机器人的首先，我们还是需要确认一下，三维的路径规划需要哪些信息？ 定位与地图。 机器人家上了解到 首先， 利用视觉 slam 可以解决机器人的定位问题，剩下的就是怎么将视觉地图转换成规划使用的地图了。 当然，对于规划算法，三维的点状机器人，用 a* 还凑合，但是，如果是需要考虑姿态的无人机（六维），那么可能就得考虑用基于采样的方法或者轨迹优化类的算法了。 而这类算法，不太可能直接得到完整的 configuration space，所以涉及到环境（地图）的就一个用途：碰撞检测/计算与障碍物距离。 我们用 v-slam 建立的地图可能长这样： 理论上讲，直接输入这些障碍物的点就够用了（计算每个点与机器人最近距离）。 但是，毕竟点很多呀，而且v-slam很可能计算到一些错误的点。所以，我们一般需要进行以下处理： （我就用机械臂上的来做例子，当然，我的点云是从kinect获取的，但大概意思相同：机器之眼 | kinect v2） 滤波：去掉一些离群点，pcl 库就提供了几种点云滤波算法。 滤波前： 滤波后： octomap：在做规划时，对障碍物的距离精度要求其实不是那么高，所以，完全可以对点云数据进行压缩。降采样是一个方法，但是采用八叉树结构是更通用的方法：octomap - 3d occupancy mapping。 前面的图中可以发现，我将机械臂规划中的点云也换成了octomap，这样，每次只需对octomap中的小立方体与机械臂做碰撞检测就行，大大降低了存储数据量与碰撞检测运算量。 sematic map: 就算转换成了octomap，小立方体还是很多呀，怎么办？这时候就可以对点云进行一些处理了。例如，通过平面检测，识别出地面、天花板等，直接用一个大的立方体替换掉octomap的小方块；或者通过物体识别算法识别出环境中的物体，用物体的3d模型替换octomap，这样也可以大大减少碰撞检测的计算量。
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