SLAM 学习记录

发表于 分类于 阅读次数： 本文字数： 351 阅读时长 ≈ 1 分钟

SLAM介绍

  1. SLAM: Simultaneous Localization and Mapping，翻译为“即时定位与建图”，是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动，如果这里的传感器主要为相机，那就称为“视觉SLAM”。

Visual SLAM

  1. 经典视觉SLAM的框架主要有几个步骤：
    • 传感器信息读取：在视觉SLAM中主要为相机图像信息的读取和预处理；如果在机器人中，可能还有码盘、IMU等传感器信息的读取和同步。
    • 前端视觉里程计(Visual Odometry, VO)：视觉里程计的任务是估算相邻图像间相机的运动，以及局部地图的样子，VO又称为前端(Front End)。
    • 后端(非线性)优化(Optimization)：后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿，以及回环检测的信息，对它们进行优化，得到全局一致的轨迹和地图，由于接在VO之后，又称为后端(Back End)。
    • 回环检测(Loop Closure Detection)：回环检测判断机器人是否到达过先前的位置，如果检测到回环，它会把信息提供给后端进行处理。
    • 建图(Mapping)。它是根据估计的轨迹，建立与任务要求对应的地图。