slam算法

⑴ 以下不属于SLAM算法的是哪一项

CRB-SLAM

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，没有CRB-SLAM算法。

⑵ SLAM算法是什么优地科技的服务机器人有吗

机器人要实现智能化需要完成三个任务：定位、建图、路径规划，这套流程，就是SLAM技术。优地机器人是有的，用的雷达SLAM行走更精确，而且避障更好

⑶ 图像视觉算法(深度学习)和SLAM算法哪个更有前景啊

vSALM(Visual SLAM)能够在跟踪摄像机(用于AR的手持或者头盔，或者装备在机器人上)位置和方位的同时构建三维地图. SLAM算法与ConvNets和深度学习是互补的。SLAM关注几何问题，而深度学习主要关注识别问题。如果你想让机器人走到冰箱面前而不撞到墙，就用SLAM。如果你想让机器人识别冰箱里的物品，就用ConvNets。http://openmvg.readthedocs.io/en/latest/

SLAM相当于实时版本的SFM(Structure From Motion)。vSLAM使用摄像机，放弃了昂贵的激光传感器和惯性传感器(IMU)。单目SLAM使用单个相机，而非单目SLAM通常使用预先标定好的固定基线的立体摄像机。SLAM是基于几何方法的计算机视觉的一个主要的例子。事实上，CMU(卡内基梅陇大学)的机器人研究机构划分了两个课程：基于学习方法的视觉和基于几何方法的视觉。

SFM vs vSLAM

SFM和SLAM解决的是相似的问题，但SFM是以传统的离线的方式来实现的。SLAM慢慢地朝着低功耗，实时和单个RGB相机模式发展。下面是一些流行的开源SFM软件库。

• Bundler: 一个开源SFM工具箱，http://www.cs.cornell.e/~snavely/bundler/

• Libceres: 一个非线性最小二乘法库(对bundle adjustment问题非常有用)，http://ceres-solver.org/

• Andrew Zisserman's多视图几何Matlab函数库，http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/hzbook/code/

vSLAM vs 自动驾驶

自动驾驶汽车是SLAM最重要的一个应用领域。未来很多年里，在自动驾驶领域将持续地研究SLAM。

⑷ slam算法岗位与语音算法岗位比较

咨询记录 · 回答于2021-10-10

⑸ slam算法是什么

slam算法是解决一个机器人在未知的环境中运动，如何通过对环境的观测确定自身的运动轨迹，同时构建出环境的地图的问题方法。

SLAM技术正是为了实现这个目标涉及到的诸多技术的总和。SLAM技术涵盖的范围非常广，按照不同的传感器、应用场景、核心算法，SLAM有很多种分类方法。

slam算法应用

在 VR/AR 方面，根据 SLAM 得到地图和当前视角对叠加虚拟物体做相应渲染，这样做可以使得叠加的虚拟物体看起来比较真实，没有违和感。在无人机领域，可以使用 SLAM 构建局部地图，辅助无人机进行自主避障、规划路径。

在无人驾驶方面，可以使用 SLAM 技术提供视觉里程计功能，然后跟其他的定位方式融合。机器人定位导航方面，SLAM 可以用于生成环境的地图。基于这个地图，机器人执行路径规划、自主探索、导航等任务。

⑹ 学习SLAM需要哪些预备知识

SLAM涵盖的东西比较多，分为前端和后端两大块。前端主要是研究相邻帧的拼接，又叫配准。根据传感器不一样，有激光点云、图像、RGB-D拼接几种，其中图像配准中又分基于稀疏特征(Sparse)的和稠密(Dense)的两种。后端主要是研究地图拼接(前端)中累积误差的校正，主流就两种，基于概率学理论的贝叶斯滤波器（EKF，PF）以及基于优化的方法。EKF已经用得很少了，PF也就在2D地图SLAM（Gmapping）中用得多，大多还是用优化的方法在做。

你自己已经说了这块需要的知识，一个是数学，一个是编程。所以入门的话，也从这两块开始弄。
一、数学方面
数学的话，建议楼上说过的Thrun的《probabilistic robotics》，其实不需要全部看完，了解下概率学是如何解决机器人中的问题的，关键学习贝叶斯滤波，也是就是贝叶斯公式在各个问题(定位，SLAM)中的应用。另外，优化的话，建议先把最小二乘优化中给弄透彻，数学推导要会，因为很多问题，最后都是归结到最小二乘优化，然后就是梯度下降、求Jacobian之类的。
二、编程方面
理论的东西是比较无聊的，必须得实战。建议入门先写一发最小二乘优化，可以就做一个简单的直线拟合，不要用Matlab中的优化工具，了解数学推导最后是怎么写到代码里面的。然后，一定要玩好Matlab优化工具包，做实验最方便了。
有了一些基础之后，可以尝试玩一些现有的SLAM包，推荐两个地方，一个是www.openslam.org，里面有各种SLAM包，主流的SLAM算法，在这一般都有源码。另外一个就是ROS了，里面有很多现成的SLAM包，像Gmapping，RGB-D SLAM，上手非常快，甚至你没有任何设备，你也可以利用ROS中的仿真环境（如Gazebo）跑。建议先试试Gmapping，网络上有很多中文教程，一开始跑这些package还是很涨成就感的，可以提高你的兴趣。
如果你是做视觉或者RGB-D，那么OpenCV和PCL是必不可少的工具。早点上手肯定没得错。
三、进阶
大体入门之后，你就需要根据你实验室研究的项目来学习了，看是用激光、相机、还是Kinect来做了，不同传感器的前端算法还是有些差距的。激光的话一般是ICP，相对简单。视觉的东西还是比较多的，楼上推荐《Multiview Geometry in Computer Vision》确实很重要，不过，我觉得这同时你还应该了解特征提取、特征描述子、特征匹配这些东西。如果你们实验室做的Dense registration，那你还得学李代数那些东西（高大上啊，神马李群看好多天都看不懂啊！！！）。其实，很多算法都有开源包，你可以去ROS、一些大神博客、牛逼实验室主页中多逛逛。

⑺ 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 computation
of 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
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⑻ 本科毕业论文，选了基于slam的机器人算法研究，请问该怎么上手

学视觉slam十四讲，把一些框架拿过来运行一下，再把框架之中的内容改成自己想要的即可。

机器人爆炸式增长的一个主要问题是不能在不同的机器人平台上重复使用代码。然而，ROS中的硬件抽象层及其消息服务允许创建可用于许多不同机器人平台的新代码。而且，ROS提供了一套稳定的机器人软件包，公认的SLAM评估方法都依赖于机器人社区可用的标准数据集。

所有SLAM的结果都使用占用网格作为最终输出，使用地图相似性的性能指标进行分析。 重点是放在地图质量，而不是姿态估计误差，因为映射输出受到本地化问题的高度影响。

SLAM的典型应用领域：

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。

国内思岚科技（SLAMTEC）为这方面技术的主要提供商，SLAMTEC的命名就是取自SLAM的谐音，其主要业务就是研究服务机器人自主定位导航的解决方案。

⑼ SLAM算法是什么意思

乎

SLAM可以通过多种方法实现,首先其可以在多种不同的硬件上实现。其次,SLAM更像是一个概念而不是一个算法

⑽ SLAM与VSLAM有什么区别

SLAM与VSLAM的区别：

SLAM：是同步定位与地图构建，是指根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程，解决在未知环境下运动时的定位与地图构建问题。

VSLAM：则更为高级，是基于视觉的定位与建图，中文也叫视觉SLAM，相当于装上眼睛，通过眼睛来完成定位和扫描，更加精准和迅速。

SLAM简介：

SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization),即时定位与地图构建，或并发建图与定位。

问题可以描述为：将一个机器人放入未知环境中的未知位置，是否有办法让机器人一边移动一边逐步描绘出此环境完全的地图，所谓完全的地图（a consistent map）是指不受障碍行进到房间可进入的每个角落。

SLAM2.0：

有理解力的SLAM：语义SLAM，精准感知并适应环境。

将语义分析与SLAM有效融合，增强机器对环境中相互作用的理解能力，为机器人赋予了复杂环境感知力和动态场景适应力。

有广度的SLAM：100万平米强大建图能力。

借助高效的环境识别、智能分析技术，机器人将拥有室内外全场景范围高达100万平米的地图构建能力。

有精度的SLAM：高精度定位领先算法。

SLAM2.0可在任何地点进行开机识别、全局定位，精准度高达±2cm。

有时效的SLAM：动态地图实时更新。

根据传感器回传数据，与原有地图进行分析比对，完成动态实时更新，实现life-long SLAM。