机器学习笔记 - 同步定位与地图构建 (SLAM)

SLAM(即时定位与地图构建)是机器人技术的关键,尤其在自动驾驶和视觉导航中。本文概述了SLAM的基本原理,介绍了视觉SLAM和激光雷达SLAM的工作方式,以及它们在实际应用中的挑战。SLAM算法包括基于过滤器和基于图的方法,以及新兴的深度学习SLAM。此外,还讨论了SLAM在自动驾驶汽车和无人机等领域的应用,以及一些常用的开源库和第三方库,如Eigen、OpenCV和PCL。

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一、概述

        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。

        视觉 SLAM 不涉及任何特定的算法或软件。它指的是确定传感器相对于其周围环境的位置和方向的过程,同时映射该传感器周围的环境。

        SLAM 并不是真正的一种技术产品或单一系统。

        相反,同时定位和映射是一个更广泛的概念,具有近乎无限的可变性。许多不同的软件解决方案和算法可以实现到基于 SLAM 的系统中,所有这些都取决于环境、用例和所涉及的其他技术。 

    

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