激光slam核心论文
问：激光SLAM--传感器数据处理2019-12-21
- 答：对于激光雷达数据精确度高于里程计时，可以采用激光雷达数据对里程数据进行矫正。
本文采用线性最小二乘法进行数据拟合方案。
一、首先介绍一下线性最小二乘法打原理：
求解线性方程组Ax=b，其中A为m x n的矩阵，x为n x 1的向量。
m=n时，方程有唯一解；m>n时，方程有无穷多解；m<n时，方程无解。不过绝大数情况下是m>n，虽然方程无解，但是存在最小二乘解。通解: x ∗ = (A T A) −1 A T b，*、T和-1都是上标。
用激光雷达的scan-match数据作为真值u i∗（两帧数据之差）。里程计测量得到的数据为u i（两帧数据之差）。假定线性关系：u i∗ = X x u 。其中
对于每一组数据，存在
改写成矩阵形式
也就是Ax=b。数据有n帧，即
X可以通过LU分解、QR分解、SVD分解得到。
问：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?
- 答：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。
问：激光SLAM概述
- 答：动态物体
环境变化
几何结构相似环境
建图的操作复杂
全局定位
地面材质的变化
地面凹凸不平
机器人载重的改变
全局定位
几何结构相似环境等
本文来源: https://www.lw37.cn/article/c05cf133d514ee36e1783a7a.html