机器人技术期末试卷解析：SLAM与地图构建

"机器人学试卷A答案1" 在本次考试中，涵盖了机器人学的多个核心知识点。首先是关于机器人的视觉传感器分类，题目指出机器人常用的相机分为单目摄像头、双目摄像头和深度摄像头三种类型，每种都有其特定的应用场景和优势。 其次，度量地图的概念被提及，它旨在精确表示地图中物体的位置关系。度量地图通常根据表示的密度分为稀疏和稠密两类。稀疏地图只包含关键位置和特征，而稠密地图则包含更详尽的环境细节。 自由度是机械臂或其他机器人系统灵活性的重要指标。题目中提到，在三维空间中，完全确定一个物体的位置和姿态至少需要六个自由度，这包括三个平移自由度和三个旋转自由度，也被称为6-DOF（Degree of Freedom）。 接着，试题涉及到SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，这是机器人自主导航的关键。SLAM是指机器人在未知环境中同时定位自身位置并构建环境地图的过程。 视觉SLAM的流程被概括为五个主要步骤：首先是传感器信息读取，通常涉及相机图像的获取和预处理；其次是视觉里程计（VO），用于估计相机在相邻图像间的运动；然后是后端优化，对相机轨迹和地图进行全局一致性校正；回环检测确保机器人能识别已访问过的位置，避免路径循环；最后是建图，根据轨迹创建环境模型。 在计算机视觉领域，人工设计的局部图像特征如SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded Up Robust Features）和ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）被广泛使用。这些特征点具有较高的稳定性，包括可重复性，即在不同条件下都能被可靠地检测和匹配，还有鲁棒性，能在光照变化、尺度变换等条件下保持稳定。 此外，试题还可能涉及其他概念，如非线性优化、高斯分布假设在滤波算法中的应用，以及刚体运动的数学描述，如旋转向量和旋转矩阵之间的转换——罗德里格斯公式。这些知识都是机器人学和计算机视觉领域的基础，对于理解和实现机器人自主行为至关重要。