26、移动机器人传感器融合的稳健SLAM技术解析

移动机器人传感器融合的稳健SLAM技术解析

1. SLAM关键要素概述

SLAM（同时定位与地图构建）是移动机器人领域的核心技术。在数据处理方面，前端会产生抽象数据，针对这些数据，有几种经典的状态估计方法，包括最大后验（MAP）估计、高斯滤波器（如卡尔曼滤波器）和非参数滤波器（如粒子滤波器）。数据管理在SLAM中也至关重要，数据关联模块需要频繁操作数据，这成为了SLAM的瓶颈之一。短期数据关联需要在当前帧和最近的连续帧之间检索和关联相应特征；长期数据关联则需要将新测量值与旧地标关联起来。可以使用基于树的结构（如KDTree及其增量版本）、哈希映射、共视性图来存储和管理特征或地标，以支持高效的数据查询、添加和删除。

2. SLAM面临的挑战

现代SLAM算法面临着诸多挑战，具体如下：
- 退化问题 ：不同场景可能会使传感器测量值退化。例如，隧道和走廊等场景无法在多个自由度上约束激光雷达的运动；低光照和剧烈运动等场景会损害图像质量。因此，基于多传感器融合的SLAM方法变得越来越重要。
- 场景变化 ：在动态环境中，机器人重复遍历过程中一些元素会发生移动。遍历次数越多，这些元素的变形就越严重（如行人、汽车、正在施工的道路）。这种变形会导致错误的数据关联，使SLAM精度下降甚至失败。
- 可扩展性 ：在环境监测探索或大规模精准农业等应用中，SLAM可能会遇到计算时间和内存占用显著增加的问题。由于机器人资源有限，大规模SLAM的计算和内存复杂度应受到限制。

3. 现代SLAM系统

现代SLAM系统丰富