4、机器人导航与开发环境搭建全解析

机器人导航与开发环境搭建全解析

机器人导航算法与地图构建

在机器人的自主导航中，地图构建是关键的第一步。机器人在移动过程中，会持续估计自身的位置和方向，同时利用传感器收集环境中的障碍物信息来更新地图。常用的传感器包括激光雷达（lidar）、摄像头和里程计传感器（如轮式编码器、惯性测量单元（IMU）、全球定位系统（GPS）等）。

地图构建方法有多种：
- 3D 映射 ：与 2D 映射算法得到的俯视图不同，3D 映射会生成三维地图，包含机器人环境中物体的高度和形状信息。使用的传感器有 3D 激光雷达、立体摄像头、深度摄像头，以及 IMU、轮式编码器、GPS 等里程计传感器。
- 视觉同步定位与地图构建（Visual SLAM） ：这是 SLAM 映射方法的一种变体，利用摄像头获取的图像来生成地图。常用的摄像头有单目摄像头、立体摄像头和深度摄像头。为了提高精度，还可以结合里程计传感器一起使用。
- 多传感器融合 ：将来自不同传感器的数据结合起来，创建更准确的地图。使用的传感器可以包括激光雷达、摄像头、声纳等。

以下是地图构建相关算法的列表：
| 算法类型 | 具体算法 |
| — | — |
| 映射算法 | Gmapping、HectorSLAM、KartoSLAM、RTAB - Map、OctoMap |
| 定位算法 | 自适应蒙特卡罗定位（Adaptive Monte Carlo Localization，AMCL）、扩展卡尔曼滤波器（Extended Kalman Filter，EKF） | <