2024年-SLAM算法簡(jiǎn)介-學(xué)習(xí)課件

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SLAM定義機(jī)器人主要解決的問(wèn)題實(shí)現(xiàn)方法關(guān)鍵問(wèn)題

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Technology大綱同步定位與地圖構(gòu)建（SLAM或Simultaneous

localization

and

mapping）是一種概念：希望機(jī)器人從未知環(huán)境的未知地點(diǎn)出發(fā)，在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中通過(guò)重復(fù)觀測(cè)到的地圖特征（比如，墻角，柱子等）定位自身位置和姿態(tài)，再根據(jù)自身位置增量式的構(gòu)建地圖，從而達(dá)到同時(shí)定位和地圖構(gòu)建的目的。定位：機(jī)器人必須知道自己環(huán)境中的位置建圖：機(jī)器人必須記錄環(huán)境中特征的位置SLAM:機(jī)器人在定位的同時(shí)建立環(huán)境地圖

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TechnologySLAM定義SLAM定義機(jī)器人主要解決的問(wèn)題實(shí)現(xiàn)方法關(guān)鍵問(wèn)題

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Technology大綱我在什么地方？機(jī)器人必須知道自身所處的位置才能為下一步的動(dòng)作做出相應(yīng)的決策。移動(dòng)機(jī)器人根據(jù)外部或內(nèi)部傳感器獲知環(huán)境信息來(lái)得到自身當(dāng)前的位置，這就是所謂的機(jī)器人定位問(wèn)題，他是解決后兩個(gè)問(wèn)題的基礎(chǔ)我要去哪里？為了完成自身的任務(wù)或命令，機(jī)器人必須知道它將要去哪里，在實(shí)際應(yīng)用中，它必須能識(shí)別目標(biāo)，并確定目標(biāo)的狀態(tài)，值就是所謂的目標(biāo)定位。我該怎么去？一旦機(jī)器人知道了它在那里和將要去那里，那么它必須尋找一條既不碰到障礙物又能順利完成工作任務(wù)的最優(yōu)路徑，即路徑規(guī)劃問(wèn)題。

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TechnologySLAM主要解決的問(wèn)題SLAM定義機(jī)器人主要解決的問(wèn)題實(shí)現(xiàn)方法標(biāo)題四

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Technology大綱卡爾曼濾波器法粒子濾波器法期望極大化（EM）法

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Technology實(shí)現(xiàn)方法該原理最先由Smith等人首先提出，利用包含機(jī)器人位姿向量和環(huán)境特征向量的增廣向量表示空間環(huán)境，講機(jī)器人運(yùn)動(dòng)與環(huán)境特征的關(guān)系描述為兩個(gè)非線性模型即機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型和觀測(cè)模型。機(jī)器人控制信號(hào)輸入到系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)模型中，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)，卡爾曼濾波法根據(jù)系統(tǒng)模型實(shí)現(xiàn)機(jī)器人位姿的預(yù)測(cè)，同時(shí)機(jī)器人根據(jù)系統(tǒng)觀測(cè)模型獲得對(duì)環(huán)境特征的觀測(cè)。預(yù)測(cè)特征和觀測(cè)特征之間要進(jìn)行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)匹配處理，選擇最佳匹配特征用于對(duì)機(jī)器人位姿的更新，候選匹配特征被認(rèn)為是對(duì)環(huán)境觀測(cè)獲得的新特征，用于對(duì)地圖的增廣。

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Technology卡爾曼濾波器法兩大問(wèn)題：1.計(jì)算量大，需要計(jì)算系統(tǒng)協(xié)方差矩陣，即維持機(jī)器人與特征目標(biāo)之間以及各個(gè)特征之間的不確定性；2.不確定性高，由于受機(jī)器人自身以及外界因素干擾等，在定位和特征識(shí)別中存在很大不確定性。改進(jìn)方法：改進(jìn)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法以提高數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)精度，減少特征數(shù)目，改進(jìn)地圖表示方法和系特征的預(yù)測(cè)更新算法

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Technology卡爾曼濾波器法

粒子濾波器的基礎(chǔ)是序貫重要性采樣，是通過(guò)MonteCarlo仿真來(lái)實(shí)現(xiàn)遞推貝葉斯濾波技術(shù)?；诹Ｗ訛V波器的SLAM方法中心思想是將SLAM問(wèn)題分解為機(jī)器人的定位和路標(biāo)集合的估計(jì)兩個(gè)子問(wèn)題來(lái)進(jìn)行求解。算法將粒子濾波器和卡爾曼濾波器結(jié)合起來(lái)，利用粒子濾波器進(jìn)行位姿的估計(jì)，而路標(biāo)位置的估計(jì)利用卡爾曼濾波器來(lái)實(shí)現(xiàn)，每個(gè)不同路標(biāo)采用獨(dú)立的濾波器。步驟：1.采用新位姿，擴(kuò)展對(duì)機(jī)器人路徑的后驗(yàn)估計(jì)；2.更新觀測(cè)路標(biāo)估計(jì)；3.計(jì)算采集權(quán)值，進(jìn)行重采樣處理。

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Technology粒子濾波器法主要缺點(diǎn)：

粒子數(shù)匱乏，即樣本貧化，是指隨著迭代次數(shù)增加，粒子喪失多樣性的現(xiàn)象。

因此，研究如歌降低樣本貧化對(duì)SLAM的影響，對(duì)提高定位和地圖創(chuàng)建的精度具有重大意義。

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Technology粒子濾波器法

基于期望極大化算法的SLAM解決方案，將地圖創(chuàng)建轉(zhuǎn)化為基于機(jī)器人運(yùn)動(dòng)和感知模型概率約束條件下的最大相似度估計(jì)問(wèn)題，求得機(jī)器人位姿的最大后驗(yàn)概率估計(jì)。由于EM估計(jì)只能求取局部的極大值，在應(yīng)用中常用迭代算法，每次對(duì)位姿進(jìn)行修正，知道達(dá)到最大值，地圖創(chuàng)建的結(jié)果是一個(gè)個(gè)逐漸增進(jìn)的地圖。步驟：E-步：根據(jù)先驗(yàn)地圖信息估計(jì)機(jī)器人后驗(yàn)概率密度函數(shù)；M-步：目的是根據(jù)E-步的最優(yōu)估計(jì)，求取傳感器量測(cè)的最大似然估計(jì)，以創(chuàng)建新的最大相似地圖。

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Technology期望極大化（EM）方法

盡管EM算法比KF算法具有更好的收斂性，但EM算法是局部離線最優(yōu)方法，算法時(shí)間復(fù)雜度隨時(shí)間遞增，在M-步最優(yōu)計(jì)算中存在高維求解難的問(wèn)題，制約了其在大規(guī)模環(huán)境下的應(yīng)用。

因此，可在這方面進(jìn)行深入的研究，以改進(jìn)EM算法，提高SLAM系統(tǒng)性能。

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Technology期望極大化（EM）方法SLAM定義機(jī)器人主要解決的問(wèn)題實(shí)現(xiàn)方法關(guān)鍵問(wèn)題

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Technology大綱

盡管SLAM算法的理論已經(jīng)有了很好的基礎(chǔ)，但要將其運(yùn)用于實(shí)際應(yīng)用中，特別是大型的非結(jié)構(gòu)環(huán)境下的SLAM，仍有大量理論和實(shí)際問(wèn)題需要解決，主要包括：不確定性處理數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)計(jì)算復(fù)雜度積累誤差地圖表示法

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Technology關(guān)鍵問(wèn)題

事實(shí)上，同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建的困難在于系統(tǒng)無(wú)處不在的不確定性，機(jī)器人本身機(jī)械性能或未知外力造成的不確定性將導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)估計(jì)出現(xiàn)誤差，觀測(cè)的不確定性將導(dǎo)致校正失敗，更不必說(shuō)動(dòng)態(tài)環(huán)境中的環(huán)境不確定性。如何處理不確定性，盡量減少各種客觀存在的不確定性引起的誤差是同時(shí)定位與地圖穿件的關(guān)鍵，也是各種算法的精髓。

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Technology不確定性處理

數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是對(duì)兩個(gè)特征標(biāo)志進(jìn)行匹配，確定它們是否對(duì)應(yīng)環(huán)境中的同一特征，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)不準(zhǔn)確將導(dǎo)致濾波器發(fā)散。同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建過(guò)程中數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)主要完成兩個(gè)任務(wù)：新環(huán)境特征的檢測(cè)和特征匹配。雖然目標(biāo)跟蹤、傳感融合等領(lǐng)域，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)已經(jīng)得到較好的解決，但這些方法的計(jì)算量大，不能滿足同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建的實(shí)時(shí)要求。目前常采用的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法是最近鄰法（NearestNeighbor,NN）,該方法簡(jiǎn)單，但對(duì)距離很近的兩個(gè)特征，算法容易導(dǎo)致關(guān)聯(lián)不準(zhǔn)確。近年來(lái)關(guān)于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的研究逐漸增加，相繼提出了基于聯(lián)合兼容性測(cè)試的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法、基于幾何關(guān)系的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)方法等。而基于概率的方法巧妙地繞過(guò)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)問(wèn)題，但非常高昂的計(jì)算代價(jià)不利于其在大規(guī)模環(huán)境下應(yīng)用。

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Technology數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

真正完全自主的機(jī)器人要求地圖創(chuàng)建與定位必須能夠在線計(jì)算，因而對(duì)計(jì)算復(fù)雜度的要求是非常苛刻的。而同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建中因?yàn)槭菣C(jī)器人與特征目標(biāo)之間的相對(duì)檢測(cè)，所以機(jī)器人位姿的估計(jì)誤差與地圖的估計(jì)誤差強(qiáng)相關(guān)，在估計(jì)過(guò)程中必須保存這些狀態(tài)之間的相關(guān)性（即保存整個(gè)協(xié)方差矩陣P）來(lái)得到估計(jì)的一致性。這樣，算法的空間復(fù)雜度應(yīng)為O（n2）(n為地圖中路標(biāo)的個(gè)數(shù)）。針對(duì)系統(tǒng)對(duì)計(jì)算機(jī)復(fù)雜度的要求，為保證一致估計(jì)，每次測(cè)量后都必須對(duì)協(xié)方差矩陣P做更新操作，時(shí)間復(fù)雜度為O(n3），利用觀測(cè)陣的稀疏特性和靜態(tài)路標(biāo)的特點(diǎn)，時(shí)間復(fù)雜度可降為O（n2）,這樣仍然不能滿足大規(guī)模地圖構(gòu)建和實(shí)時(shí)導(dǎo)航的需要。因此，研究如何降低SLAM的算法復(fù)雜度具有積極意義。

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Technology計(jì)算復(fù)雜度

同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建中的誤差主要來(lái)自三個(gè)方面：觀測(cè)誤差、里程計(jì)的誤差和錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)帶來(lái)的誤差。當(dāng)機(jī)器人在已知地圖的環(huán)境中進(jìn)行定位時(shí)，機(jī)器人可以通過(guò)觀察位置已經(jīng)的特征標(biāo)志對(duì)里程計(jì)的誤差進(jìn)行補(bǔ)償，每次觀測(cè)使機(jī)器人的位置誤差趨向于觀測(cè)誤差與特征標(biāo)志的位置誤差之和。然而在同時(shí)定位與地圖創(chuàng)建中，由于機(jī)器人的位置和環(huán)境中的特征標(biāo)志的位置都是未知的，觀測(cè)信息不能有效的糾正里程計(jì)誤差，機(jī)器人位置誤差的增大將導(dǎo)致錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，從而增大特征標(biāo)志的位置誤差，反過(guò)來(lái)，特征標(biāo)志的誤差有將增大機(jī)器人位置誤差。

因此，機(jī)器人的位置誤差與特征標(biāo)志的位置誤差密切相關(guān)，它們之間的相互影響使機(jī)器人和特征標(biāo)志的位置估計(jì)產(chǎn)生累計(jì)誤差，難以保證地圖的一致性。

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Technology積累誤差

目前，基于幾何特征的環(huán)境地圖表示法，由于具有存儲(chǔ)空間簡(jiǎn)約、直觀、易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，是SLAM研究中應(yīng)用最廣泛的表示方法。然而SLAM問(wèn)題屬于超