simultaneous localization and mapping
simultaneous localization and mapping
1.背景介绍
1.1 什么是SLAM?
该技术在机器人学中被视为一个关键性挑战，在未知环境中同步进行定位和环境地图的构建，并实时更新机器人的位置信息。基于此方法的技术已在自动驾驶汽车、服务机器人以及无人机等多个应用领域取得了显著成效。
1.2 SLAM的重要性
SLAM被视为实现真正自主导航的核心技术。该技术通过解决机器人在未知环境中的自主探索与建图问题而发挥作用。有了这一技术的支持,机器人能够持续地确定自身位置，并逐步构建出环境地图以实现自主导航与决策过程。
1.3 SLAM的挑战
SLAM问题具有典型的相互依存特性，在实际应用中表现为一个系统化的挑战体系：它不仅需要准确估计机器人位置的同时具备完整的环境信息；而且在这一过程中还伴随着实时性要求不一达标以及算法稳定性的保障需求等多重制约因素；具体而言，在实际应用中，这些问题包括但不限于实时处理能力不足、算法稳定性差以及计算资源消耗过高等多方面的问题
2.核心概念与联系
2.1 概率机器人定位
机器人定位是指估计机器人在给定地图中的位置和姿态。常用的方法有:
- 图形化界面图形化界面（Graphical User Interface, GUI）
- 基于Java的图形化界面（Java GUI）
- Java Swing组件库（Java Swing Components Library）
2.2 概率地图构建
地图构建是指基于传感器数据构建环境地图的过程。常用的方法有:
- 基于网格的占据图(_OCCUPANCY GRID MAPPING)
- 基于特征点的地图构建(FEATURE-BASED MAPPING)
- 姿态估计的Simultaneous Localization and Mapping技术(Pose SLAM)
2.3 SLAM中的核心概念
- 此模块(Front-end module): 包括特征提取（Feature Extraction）、数据关联（Data Association）、运动估计（Motion Estimation）等方面
- 此部分(Back-end component): 包括误差最小化（Error Minimization）、图优化（Graph Optimization）、非线性最小二乘（Nonlinear Least Squares）等内容
- 回环检测机制（Loop Closure Detection Mechanism）
- 里程计系统（Odometry System）
3.核心算法原理具体操作步骤
3.1 SLAM算法框架
SLAM算法通常包括以下步骤:
- 采用了多种传感器技术包括激光雷达和视觉摄像头来进行环境感知
- 进行了多方面的数据预处理工作 包括去除噪声并提取关键特征
- 应用运动状态估算方法 例如利用里程计设备进行计算
- 实施观测数据配准 将来自不同传感器的数据进行匹配处理 例如通过算法将来自不同源的数据进行配准处理
- 采用图像优化算法和卡尔曼滤波技术来实现误差缩减
- 通过整合多源观测数据 进行动态更新以构建精确的地图模型
- 在路径规划中识别回路 并利用LDS算法来改进路径闭合性以提高导航效率
graph TD
A[获取传感器数据] --> B[数据预处理]
B --> C[运动估计]
B --> D[观测数据关联]
C --> E[误差最小化]
D --> E
E --> F[地图更新]
F --> G[回环检测与闭环优化]
G --> F3.2 滤波器SLAM
基于概率滤波技术（如卡尔曼滤波、粒子滤波等），SLAM方法能够逐步推导机器人位姿与地图信息。其基本思路则是构建一个贝叶斯估计框架。
其中，在时刻t时的状态变量x_t代表了机器人当前的姿态，在该时间点上观察到了完整的环境信息m；通过传感器获取的数据量表征了环境中的感知结果；系统接收并执行的动作指令序列被定义为控制输入量级\eta；该归一化常数\eta被引入以平衡各维度的信息权重系数。
3.3 图优化SLAM
图优化SLAM将SLAM问题被建模为一个图优化问题，并通过最小化误差项来同时估计被机器人系统追踪的轨迹以及构建的地图。
其中X即待估计的机器人位姿和地图,C表示观测约束集合,e_{ij}代表误差量,Ω_{ij}即信息矩阵。
3.4 视觉SLAM
视觉SLAM主要依靠相机这一主要传感器，并通过识别并配对图像中的特征点来推导相机运动并生成三维点云地图。其常见的视觉SLAM算法包括ORB-SLAM、DSO及其扩展版本LDSO等。
4.数学模型和公式详细讲解举例说明
4.1 概率模型
SLAM问题的概率模型可以表示为:
其中x_{1:t}代表机器人在时刻1至t之间的运动轨迹,地图m记录了环境信息,观测序列z_{1:t}捕捉到了环境反馈,控制输入序列u_{1:t}包含了机器人动作指令,归一化常数\eta用于平衡不同因素的影响.
该模型阐述了基于观测数据z_t和控制输入u_t的机器人轨迹x_t与地图m之间的联合概率分布关系。它包括动态学模型p(x_t | x_{t-1}, u_t)用于描述机器人运动学行为以及感知学模型p(z_t | x_t, m)用于刻画传感器测量特性。
4.2 误差模型
在图优化SLAM中,我们需要最小化误差项:
其中
注
该误差模型表征了估计值与观测值之间的残差,通过优化方法可以使残差达到最小化的目标
4.3 Bundle Adjustment
Bundle Adjustment,简称BA,是一种被广泛使用的非线性最小二乘优化方法，在视觉SLAM领域有着重要的应用. 其主要目标在于同步优化相机姿态与三维点云信息，并通过最小化其再投影误差来实现最佳匹配.
\text{最小化关于矩阵变量}\quad (\mathbf{C},\mathbf{P})
=\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{m_i}\rho\left( \underbrace{ \left|\,\, (\mathbf{q}_{ij}-\pi(\mathbf{C}_i,\,\,\mathbf{P}_j)) ) ) }_{% 与目标函数相关的项} )\right)
其中 \mathbf{C} 表示相机的姿态信息, \mathbf{P} 代表三维空间中的点云数据, \mathbf{q}_{ij} 表示在图像中观测到的二维特征点, \pi 是将三维空间映射到二维图像平面的投影函数, \rho 采用鲁棒核函数以提高算法对噪声数据的鲁棒性。
5.项目实践：代码实例和详细解释说明
此处我们采用开源库ORBSLAM3作为案例来阐述视觉SLAM的具体实现。该算法支持单目摄像头、双目摄像头以及RGB-D传感器等多种模式，并能实时生成密集的三维地图。
5.1 ORB特征提取和匹配
OR-B-SLAM-3基于ORB-特征实现特征提取与匹配过程。ORBFeature由BRIEF描述子构建的一种旋转不变特征求解方法，在保证良好鲁棒性的同时实现了高效的计算效率。
// 计算ORB特征
void ExtractORB(cv::Mat &img, std::vector<cv::KeyPoint> &keypoints, cv::Mat &descriptors) {
cv::Ptr<cv::FeatureDetector> detector = cv::ORB::create();
cv::Ptr<cv::DescriptorExtractor> extractor = cv::ORB::create();
detector->detect(img, keypoints);
extractor->compute(img, keypoints, descriptors);
}5.2 运动估计
ORB-SLAM3基于双向匹配机制实现运动估计。
首先采用投影模型将三维点云与二维特征点进行配准；随后通过RANSAC算法估算相机的姿态变化。
cv::Mat Tracker::GrabImageRGBD(...)
{
...
mCurrentFrame = Frame(mRgbdImages,...);
Track();
}
void Tracker::Track()
{
...
if(mState==NO_IMAGES_YET)
mCurrentFrame.SetPose(mVelocity);
else
mMotionModel.UpdateModel();
...
}5.3 局部建图和回环检测
ORB-SLAM3采用了多模态数据融合方法将环境区域划分为多个局部地图，并且每个局部地图都包含一个关键帧点及其周围的连续帧信息。回环检测过程则通过词袋模型实现高效地执行，并随后利用相对运动一致性来确认潜在的回环。
bool LocalMapping::Run() {
...
// 关键帧插入
InsertKeyFrame(mpCurrentKeyFrame);
// 检查并融合重复的地图点
ProcessNewKeyFrame();
// 检查并融合重复的地图点
MapPointCulling();
// 创建新的地图点
SearchInNeighbors();
...
}5.4 位姿图优化
ORB-SLAM3采用了g2o作为后处理部分的优化器，并通过位姿信息图进行全局一致性约束下的优化
void Optimizer::GlobalBundleAdjustemnt(...)
{
// 设置g2o优化器
g2o::SparseOptimizer optimizer;
g2o::BlockSolver_6_3::LinearSolverType * linearSolver;
...
// 添加节点和边
const vector<KeyFrame*> vpKFs = vpMap->GetAllKeyFrames();
const vector<MapPoint*> vpMP = vpMap->GetAllMapPoints();
const unsigned int nInsertedKFs = vpKFs.size();
// 优化
optimizer.initializeOptimization();
optimizer.optimize(nIterations);
...
}以上仅限于ORB-SLAM3这一类算法的简要展示。实际上其代码实现过程远为复杂且繁琐。借助这个案例可以看出视觉SLAM系统的运作机制主要体现在特征识别、运动预测、局部地图构建以及循环检测与全局优化这几个关键环节上。
6.实际应用场景
SLAM技术在多个领域都有广泛的应用,下面列举了一些典型场景:
6.1 自动驾驶
在自动驾驶汽车领域中,应用这一技术可实现精确估计位置并生成详细的地图.该系统作为实现自动驾驶的关键支撑,为车辆导航提供了重要依据.
6.2 增强现实(AR)
利用SLAM技术的支撑下,AR设备（包括智能手机和AR眼镜等装置）能够准确地确定自身位置与姿态，并使虚拟物体稳定地投射至现实空间中
6.3 机器人导航
通过SLAM技术, 服务机器人能够在未知环境中进行自主的环境探测并生成地图数据, 进而实现自主导航与任务执行。
6.4 三维重建
借助于SLAM技术,通过移动相机或深度相机能够获取场景的三维结构信息,在多个领域得到广泛应用
6.5 无人机导航
无人机上的SLAM系统可实时估算飞行器位姿并生成三维地图进而可实现自主导航与避障
7.工具和资源推荐
7.1 开源SLAM库
- ORB-SLAM³: 可实现多种类型的视觉 SLAM 库（如单目设备（如摄像头）、双目系统以及 RGB-D 设备均兼容）
- Cartographer: 该开源库具备实时处理的能力，并且能够处理二维与三维数据
- RTAB-Map: 依赖 RGB-D 相机进行 SLAM 运算
7.2 SLAM数据集
- 该 KITTI 是自动驾驶领域的主要数据集。
- 该 EuRoC 是基于微型无人机的小型无人机数据集。
- TUM RGB-D 数据集集中于 RGB-D SLAM 研究。
7.3 SLAM教程和课程
- 塞维利亚大学SLAM教程
- 多伦多大学SLAM课程
- 清华大学SLAM课程
7.4 SLAM会议和期刊
- IEEE Global Conference on Robotics & Automation (ICRA)
- IEEE-RSJ Global Conference on Intelligent Systems & Robotics (IROS)
- Global Journal of Robotics & Automation (IJRR)
8.总结：未来发展趋势与挑战
SLAM是机器人领域的核心技术和关键领域之一，在经过几十年的发展与完善后仍面临诸多尚未完全解决的问题以及未来发展的方向。
8.1 鲁棒性和实时性
增强SLAM系统的抗干扰能力和处理速度，在复杂环境中确保其运行效率和可靠性
8.2 语义SLAM
融合深度学习技术,实现基于语义理解的SLAM,提升场景理解能力。