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                  理論原理

                  移動機器人技術漫談(十一):SLAM與導航技術

                  SLAM的是“同時定位和建圖”的英文簡稱。通俗來講,就是當你到了一個陌生的環境,如何確定自己的位置,以及描繪出周圍環境的地圖。

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                  發布于 2周前 閱讀:95

                         SLAM的是“同時定位和建圖”的英文簡稱,通俗來講,就是當你到了一個陌生的環境,如何確定自己的位置,以及描繪出周圍環境的地圖。機器人需要以剛開始的位置為基準,記錄參照物的位置,在不斷走動的過程中,根據參照物對自己的位置進行修正,再不斷修正和添加參照物,完成地圖繪制。用流程化的方式描述就是,首先需要進行位置預測,再觀測周圍的參照物,利用參照物的約束進行位置修正,并更新對應的地圖。

                         一個典型的SLAM模型包括四大類狀態,包括機器人位姿x,運動指令u,地圖m和觀測z。其中運動指令和觀測是已知的,機器人位姿和地圖是未知的。

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                  • SLAM技術的分類

                         SLAM算法可以分為兩類,即粒子濾波算法和圖優化算法。

                       (1)粒子濾波算法:粒子濾波算法是以粒子的形態去模擬實際分布,一方面解決非線性的問題,另一方面每一個粒子都可以保留一份對應的地圖,以實現一定程度的回環。粒子濾波的SLAM方案在小地圖上效果較好,因為運行距離不遠,發散程度較小,“回環”的概率較大。但對于大一些的場景,會由于回環前的位姿漂移太大導致無法閉合。

                       (2)圖優化算法:面對基于濾波的方法的種種問題,目前我們使用更多的還是基于圖優化的方案。在這個方案中,機器人位姿和局部地圖這兩類狀態都轉化為節點,運動估計和觀測估計轉化為節點之間的邊,最終用圖優化對整張圖進行迭代優化。目前在求解的過程中,大多使用的方案是將位姿與地圖的約束轉化為位姿與位姿的約束,大大簡化圖的結構,便于優化求解。另一方面,圖優化因為整個過程中的約束被全部保存下來,而不像濾波那樣丟棄較早的狀態,所以回環的能力很強。

                  • SLAM的地圖類型

                         移動機器人SLAM中常用的地圖包括柵格地圖和點云地圖。

                       (1)柵格地圖:柵格地圖是結構化且有序的,能夠直接使用位置索引查詢該位置狀態,但柵格地圖對場景進行密集的切分,但內存占用較大。

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                       (2)點云地圖:點云是一系列點的集合,使用不用方法得到的點云有不同的數據結構,根據激光測量原理得到的點云包含三維坐標和激光反射強度數據;根據視覺測量得到的點云數據包含三維坐標和顏色數據。根據點的稀疏程度不同,可以分為稀疏點云地圖和稠密點云地圖,稀疏地圖主要用于機器人定位,稠密地圖經過轉換后可以導航,比較常用的轉換方法是八叉樹地圖。

                  • 導航技術

                         在移動機器人完成環境建圖和自身定位以后,就可基于環境地圖、初始位姿和目標位姿進行導航。導航就是移動機器人從起始點A運動至目標點B的過程,在這一過程中,移動機器人需要根據目標位置計算全局運動路線,并且在運動過程中,還需要實時根據出現的一些動態障礙物調整運動路線,直至到達目標點,該過程就稱之為路徑規劃。常用的路徑規劃算法包括:Dijkstra算法、A*、D*算法、Floyd算法等。

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                         路徑規劃分為全局路徑規劃和局部路徑規劃。全局路徑規劃側重于全局、靜態、宏觀實現,而局部路徑規劃側重于當前、動態、微觀實現。比如,機器人在運行中,可能會隨時出現一定的障礙物,局部規劃的作用就是使用一定算法來實現障礙物的規避,并選取當前最優路徑以盡量符合全局最優路徑。

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                  他很懶,什么都沒有留下~