20、同步定位与地图构建（SLAM）及导航应用解析

同步定位与地图构建（SLAM）及导航应用解析

1. SLAM基本流程

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是机器人领域的重要技术，其基本流程可分为前端和后端两个部分：
- 前端（Front - end） ：构建图，将机器人位姿设为顶点，位姿之间的关系设为边。这一步通常是传感器信息的累积过程。
- 后端（Back - end） ：优化图，调整机器人的位姿顶点，尽可能满足边的约束条件。

下面是SLAM基本流程的mermaid流程图：

graph LR
    A[前端：构建图] --> B[后端：优化图]

2. SLAM在无人系统中的应用示例

SLAM不仅在机器人领域是重要的研究方向，在无人系统中也具有重要意义。以无人车为例，使用激光雷达环境传感器，通过直方图滤波技术在二维平面上定位无人车，并建立占用栅格地图（Occupancy Grid Map，OGM）。整个过程可分为环境地图的创建与更新以及车辆定位两部分。

2.1 环境地图的创建与更新

环境的描述方式有多种，如栅格地图、基于特征的几何信息表示和拓扑地图等。由于实验环境范围大、特征复杂，栅格地图更易于创建和维护，且能容纳无人车定位信息和传感器信号中的噪声。

2.1.1 栅格地图的划分与状态定义

OGM将环境划分为n个固定大小为$m_i$（$i \in [1, n]$）的栅