slam算法用什么語言（slam算法）

關(guān)于slam算法用什么語言，slam算法這個問題很多朋友還不知道，今天小六來為大家解答以上的問題，現(xiàn)在讓我們一起來看看吧！

1、SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 是業(yè)界公認視覺領(lǐng)域空間定位技術(shù)的前沿方向，中文譯名為「同步定位與地圖構(gòu)建」，它主要用于解決機器人在未知環(huán)境運動時的定位和地圖構(gòu)建問題。

2、【嵌牛鼻子】：有人就曾打比方，若是手機離開了 WIFI 和數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，就像無人車和機器人，離開了 SLAM 一樣。

3、【嵌牛正文】：目前科技發(fā)展速度飛快，想讓用戶在 AR/VR、機器人、無人機、無人駕駛領(lǐng)域體驗加強，還是需要更多前沿技術(shù)做支持，SLAM 就是其中之一。

4、實際上，有人就曾打比方，若是手機離開了 WIFI 和數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，就像無人車和機器人，離開了 SLAM 一樣。

5、在 VR/AR 方面，根據(jù) SLAM 得到地圖和當(dāng)前視角對疊加虛擬物體做相應(yīng)渲染，這樣做可以使得疊加的虛擬物體看起來比較真實，沒有違和感。

6、在無人機領(lǐng)域，可以使用 SLAM 構(gòu)建局部地圖，輔助無人機進行自主避障、規(guī)劃路徑。

7、在無人駕駛方面，可以使用 SLAM 技術(shù)提供視覺里程計功能，然后跟其他的定位方式融合。

8、機器人定位導(dǎo)航方面，SLAM 可以用于生成環(huán)境的地圖。

9、基于這個地圖，機器人執(zhí)行路徑規(guī)劃、自主探索、導(dǎo)航等任務(wù)。

10、SLAM 技術(shù)的發(fā)展距今已有 30 余年的歷史，涉及的技術(shù)領(lǐng)域眾多。

11、由于本身包含許多步驟，每一個步驟均可以使用不同算法實現(xiàn)，SLAM 技術(shù)也是機器人和計算機視覺領(lǐng)域的熱門研究方向。

12、SLAM 的英文全程是 Simultaneous Localization and Mapping，中文稱作「同時定位與地圖創(chuàng)建」。

13、SLAM 試圖解決這樣的問題：一個機器人在未知的環(huán)境中運動，如何通過對環(huán)境的觀測確定自身的運動軌跡，同時構(gòu)建出環(huán)境的地圖。

14、SLAM 技術(shù)正是為了實現(xiàn)這個目標(biāo)涉及到的諸多技術(shù)的總和。

15、SLAM 技術(shù)涵蓋的范圍非常廣，按照不同的傳感器、應(yīng)用場景、核心算法，SLAM 有很多種分類方法。

16、按照傳感器的不同，可以分為基于激光雷達的 2D/3D SLAM、基于深度相機的 RGBD SLAM、基于視覺傳感器的 visual SLAM（以下簡稱 vSLAM）、基于視覺傳感器和慣性單元的 visual inertial odometry（以下簡稱 VIO）。

17、基于激光雷達的 2D SLAM 相對成熟，早在 2005 年，Sebastian Thrun 等人的經(jīng)典著作《概率機器人學(xué)》將 2D SLAM 研究和總結(jié)得非常透徹，基本確定了激光雷達 SLAM 的框架。

18、目前常用的 Grid Mapping 方法也已經(jīng)有 10 余年的歷史。

19、2016 年，Google 開源了激光雷達 SLAM 程序 Cartographer，可以融合 IMU 信息，統(tǒng)一處理 2D 與 3D SLAM 。

20、目前 2D SLAM 已經(jīng)成功地應(yīng)用于掃地機器人中。

21、基于深度相機的 RGBD SLAM 過去幾年也發(fā)展迅速。

22、自微軟的 Kinect 推出以來，掀起了一波 RGBD SLAM 的研究熱潮，短短幾年時間內(nèi)相繼出現(xiàn)了幾種重要算法，例如 KinectFusion、Kintinuous、Voxel Hashing、DynamicFusion 等。

23、微軟的 Hololens 應(yīng)該集成了 RGBD SLAM，在深度傳感器可以工作的場合，它可以達到非常好的效果。

24、視覺傳感器包括單目相機、雙目相機、魚眼相機等。

25、由于視覺傳感器價格便宜，在室內(nèi)室外均可以使用，因此 vSLAM 是研究的熱點。

26、早期的 vSLAM 如 monoSLAM 更多的是延續(xù)機器人領(lǐng)域的濾波方法。

27、現(xiàn)在使用更多的是計算機視覺領(lǐng)域的優(yōu)化方法，具體來說，是運動恢復(fù)結(jié)構(gòu)（structure-from-motion）中的光束法平差（bundle adjustment）。

28、在 vSLAM 中，按照視覺特征的提取方式，又可以分為特征法、直接法。

29、當(dāng)前 vSLAM 的代表算法有 ORB-SLAM、SVO、DSO 等。

30、視覺傳感器對于無紋理的區(qū)域是沒有辦法工作的。

31、慣性測量單元（IMU）通過內(nèi)置的陀螺儀和加速度計可以測量角速度和加速度，進而推算相機的姿態(tài)，不過推算的姿態(tài)存在累計誤差。

32、視覺傳感器和 IMU 存在很大的互補性，因此將二者測量信息進行融合的 VIO 也是一個研究熱點。

33、按照信息融合方式的不同，VIO 又可以分為基于濾波的方法、基于優(yōu)化的方法。

34、VIO 的代表算法有 EKF、MSCKF、preintegration、OKVIS 等。

35、Google 的 Tango 平板就實現(xiàn)了效果不錯 VIO。

36、總的來說，相比于基于激光雷達和基于深度相機的 SLAM，基于視覺傳感器的 vSLAM 和 VIO 還不夠成熟，操作比較難，通常需要融合其他傳感器或者在一些受控的環(huán)境中使用。

本文分享完畢，希望對大家有所幫助。

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