SLAM入门：第一讲 - 概论与架构解析

"小象学堂的SLAM入门课第一节PPT涵盖了SLAM的概论和架构，由杨亮主讲，日期为2018.01.06。课程内容涉及SLAM的发展历程，从滤波器的角度讨论SLAM，介绍了SLAM中的图优化新突破，以及SLAM的知识架构，并简述了机器人操作系统ROS。" **SLAM (Simultaneous Localization And Mapping)**，即同步定位与建图，是机器人技术领域的一个关键问题，旨在让机器人在未知环境中同时确定自身位置并构建环境地图。SLAM的发展始于1986年，由Peter Cheeseman、Jim Crowley和Hugh Durrant-Whyte等学者提出的概率估计方法来解决定位和构图问题。 SLAM系统通常分为多个层次，包括： 1. **执行器层及其数学模型**：这部分涉及机器人的运动控制，通过执行器来移动机器人并改变其位置。 2. **控制层**：处理如何根据环境反馈调整机器人的动作。 3. **感知、定位以及构图层**：这是SLAM的核心，机器人通过传感器（如视觉、激光雷达、IMU等）获取环境信息，同时试图确定自己在环境中的位置。这一层的目标是解决"我在哪里？"和"环境是什么样的？"这两个问题。 4. **任务规划、决策层**：基于前一层得到的信息，机器人制定行动策略，完成特定任务。 在技术实现上，SLAM可以采用不同的算法，早期有滤波器方法，如卡尔曼滤波和粒子滤波，用于实时估计机器人状态。随着技术的进步，出现了基于图优化的SLAM方法，如Gauss-Newton或Levenberg-Marquardt算法，通过最小化误差函数来优化整个地图和轨迹的估计。 此外，课程还提及了**ROS (Robot Operating System)**，这是一个开源操作系统，为机器人开发提供了通用框架，包括硬件抽象、低级别设备控制、常用功能的实现、软件包管理等，极大地简化了机器人系统的构建和调试过程。 SLAM是机器人自主导航的关键技术，而ROS则为SLAM和其他机器人应用提供了强大的工具和支持。学习SLAM及其相关架构对于理解机器人自主行为以及在无人车、无人机、虚拟现实/增强现实等领域应用具有重要意义。