hectorslam代碼分析

① hector slam缺點

它的缺點主要就是它的產品外觀比較大，攜帶的時候不是特別的方便，而且就是電路經常會出現一些故障。

② 本科畢業論文，選了基於slam的機器人演算法研究，請問該怎麼上手

學視覺slam十四講，把一些框架拿過來運行一下，再把框架之中的內容改成自己想要的即可。

機器人爆炸式增長的一個主要問題是不能在不同的機器人平台上重復使用代碼。然而，ROS中的硬體抽象層及其消息服務允許創建可用於許多不同機器人平台的新代碼。而且，ROS提供了一套穩定的機器人軟體包，公則液認的SLAM評估方法都依賴於機器人社孫友物區可用的標准數據集。

所有SLAM的結果都使用佔用網格作為最終輸出，使用地圖相似性的性能指標進行分析。 重點是放在地圖質量，而不是姿態估計誤差，因為映射輸出受到本地化問題的高度影響。

SLAM的典型應用領域：

地圖建模。SLAM可以輔助機器人執行路徑規劃、自主探索、導航等任務。國內的科沃斯、塔米以及最新面世的嵐豹掃地機器人都可以通過用SLAM演算法結合激光雷達或者攝像頭的方法，讓掃地機告臘高效繪制室內地圖，智能分析和規劃掃地環境，從而成功讓自己步入了智能導航的陣列。

國內思嵐科技（SLAMTEC）為這方面技術的主要提供商，SLAMTEC的命名就是取自SLAM的諧音，其主要業務就是研究服務機器人自主定位導航的解決方案。

③ slam中分自由度優化好處

定位準確。根據編程網笑胡官網上的消息顯示，slam中分自由度優化在靜態環境下碰吵攔定位準確，穩定，單目和雙目版本都可以達到實時(高於10frames/s)。代碼可讀性強碰御，易擴展，網上也有實現和imu融合的版本。

④ 學習SLAM需要哪些預備知識

開始做SLAM（機器人同時定位與建圖）研究已經近一年了。從一年級開始對這個方向產生興趣，到現在為止，也算是對這個領域有了大致的了解。然而越了解，越覺得這個方向難度很大。總體來講有以下幾個原因：
入門資料很少。雖然國內也有不少人在做，但這方面現在沒有太好的入門教程。《SLAM for mmies》可以算是一篇。中文資料幾乎沒有。
SLAM研究已進行了三十多年，從上世紀的九十年代開始。其中又有若干歷史分枝和爭論，要把亮塌明握它的走向就很費工夫。
難以實現。SLAM是一個完整的系統，由許多個分支模塊組成。現在經典的方案是「圖像前端，優化後端，閉環檢測」的三部曲，很多文獻看完敬告了自己實現不出來。
自己動手編程需要學習大量的先決知識。首先你要會C和C++，網上很多代碼還用了11標準的C++。第二要會用Linux。第三要會cmake，vim/emacs及一些編程工具。第四要會用openCV, PCL, Eigen等第三方庫。只有學會了這些東西之後，你才能真正上手編一個SLAM系統。如果你要跑實際機器人，還要會ROS。
當然，困難多意味著收獲也多，坎坷的道路才能鍛煉人（比如說走著走著才發現Linux和C++才是我的真愛之類的。）鑒於目前網上關於視覺SLAM的資料極少，我於是想把自己這一年多的經驗與大家分享一下。說的不對的地方請大家批評指正。
這篇文章關注視覺SLAM，專指用攝像機，Kinect等深度像機來做導航和探索，且主要關心室內部分。到目前為止，室內的視覺SLAM仍處於研究階段，遠未到實際應用的程度。一方面，編寫和使用視覺SLAM需要大量的專業知識，衫余演算法的實時性未達到實用要求；另一方面，視覺SLAM生成的地圖（多數是點雲）還不能用來做機器人的路徑規劃，需要科研人員進一步的探索和研究。以下，我會介紹SLAM的歷史、理論以及實現的方式，且主要介紹視覺（Kinect）的實現方式。

⑤ rgbd感測器是什麼

RGBD SLAM屬於視覺SLAM中的一種，使用的RGBD感測器包括zed（雙目立體，適用於室外）、Kinect（結構光，僅限室內）、Kinect v2（TOF，主要用於室內）等。

功能包

現在有比較多的現成的功能包可以進行學習和二次開發：

gmapping：

實時構建室內地圖，在構建小場景地圖所需的計算量較小且精度較高。相比Hector SLAM對激光雷達頻率要求低、魯棒性高（Hector 在機器人快速轉向時很容易發生錯誤匹配，建出的地圖發生錯位，原渣坦因主要是優化演算法容易陷入局部最小值）。

而相比Cartographer在構建小場景地圖時，Gmapping不需要太多的粒子並且沒有回環檢測因此計算量小於Cartographer而精度並沒有差太多。但是，不適合構建大場景地圖，並且沒有回環檢測，因此在回環閉合時可能會造成地圖錯位，雖然增加粒子數目可以使地圖閉合但是以增加計算量和內存為代價，不能像Cartographer那樣構建大的地圖。

hector_slam：

設計初衷Hector主要用於救災等地面不平坦的情況，因此無法使用里程計，特點是用IMU解決了激光的運動畸變問題。雖然系統不提供明確的循環卜亂關閉能力，但對於許多真實世界場景來說它足夠准確。

cartographer：

累計誤差較前兩種演算法低，能天然的輸出協方差矩陣，後端優化的如弊桐輸入項。成本較低的雷達也能跑出不錯的效果。是Google開源的一個ROS系統支持的2D和3D SLAM（simultaneous localization and mapping）庫。

⑥ 無人駕駛的核心是什麼是如何運行的

4級或5級的自主駕駛很難有一個明確的標准來定義，自主駕駛應該不復雜。自動駕駛其實涉及三個問題:一、我在哪裡？第二，我要去哪裡？第三是怎麼去。這三個問題的完整解決方案就是真正的自動駕駛。所以特斯拉升級的8000美元自動駕駛2.0隻有部分線控功能，並不是真正的自動駕駛。福特、網路、谷歌做的都是真正的自動駕駛，遠超特斯拉，兩者差別巨大。

機器人定位有三種常見的類型:相對定位、絕對定位和組合定位。自動駕駛一般採用組合定位。首先，本體感受感測器如里程計和陀螺儀測量相對於機器人初始姿態的距離和方向，以確定機器人的當前姿態，這也稱為軌跡估計。然後使用激光雷達或視覺感知環境，使用主動或被動識別、地圖匹配、GPS或導航信標進行定位。位置的計算方法包括三角測量、三邊測量和模型匹配演算法。從這個角度來說，IMU也是自動駕駛必不可少的一部分。

同時，機器人定位實際上是一個概率問題和嘩數，所以機器人定位演算法有兩個流派，一個是卡爾曼濾波，一個是貝葉斯推理。有擴展卡爾曼濾波器(EKF)、卡爾曼濾波器(KF)和無跡卡爾曼濾波器(UKF)。另一種是基於貝葉斯推理的定位方法。網格和粒子用於描述機器人位置空間，遞歸計算狀態空間中的概率分布，如馬爾可夫定位(MKV)和蒙特卡羅定位(MCL)。

在地圖匹配中，必須有一個優先地圖與之比較。這張地圖不一定是厘米級高精度地圖。有必要談談地圖，它可以分為四類，即度量、拓撲、感測器和語義。我們最常見的地圖是語義級地圖。無人駕駛不是導彈。一般輸入目的地應該是語義層面。畢竟人類的交通方式是語義層面，不是地理坐標。這是機器人和無人駕駛的區別之一。機器人一般不考慮語義，只需要知道自己在坐標系中的位置。全球定位系統提供全球坐標系的度量。未來，V2X將提供雷達和視覺探測距離(NLOS)之外的特定物體(移動的行人和汽車)的地圖，或V2X地圖。目前國內處於研究階段的無人車大多採用GPS RTK定位，必須配合厘米級高精度地圖才能獲得語義信息，不可能做到真正的無人。

⑦ slam雷達vs避障雷達區別

定義不同，演算法不同。
1、定義察洞爛不同。slam雷達顫拍是通過對各種感測器數據進行採集和計算，生成對其自身位置姿態的定位和場景地圖信息的系統，敗漏避障雷達是防撞設備的輔助裝置，可以根據需要對避障距離和避障范圍進行調整。
2、演算法不同。slam雷達的演算法包括HectorSLAM、Gmapping、Cartographer等，避障雷達演算法包括VFH，CFAR等。

⑧ csgo使用slam代碼

csgo使用slam代碼
答:一、csgo指令代碼大全
取消游戲指令：unbind 按鍵
伺服器指令：重蔽橡困連剛才宏念的伺服器 retry
斷如皮開游戲連接(載入卡死常用)：disconnect

⑨ 學習SLAM需要哪些預備知識

SLAM涵蓋的東西比較多，分為前端和後端兩大塊。前端主要是研究相鄰幀的拼接，又叫配准。根據感測器不一樣，有激光點雲、圖像、RGB-D拼接幾種，其中圖像配准中又分基於稀疏特徵(Sparse)的和稠密(Dense)的兩種。後端主要是研究地圖拼接(前端)中累積誤差的校正，主流就兩種，基於概率學理論的貝葉斯濾波器（EKF，PF）以及基於優化的方法。EKF已經用得很少了，PF也就在2D地圖SLAM（Gmapping）中用得多，大多還是用優化的方法在做。

你自己已經說了這塊需要的知識，一個是數學，一個是編程。所以入門的話，也從這兩塊開始弄。
一、數學方面
數學的話，建議樓上說過的Thrun的《probabilistic robotics》，其實不需要全部看完，了解下概率學是如何解決機器人中的問題的，關鍵學習貝葉斯濾波，也是就是貝葉斯公式在各個問題(定位，SLAM)中的應用。另外，優化的話，建議先把最小二乘優化中給弄透徹，數學推導要會，因為很多問題，最後都是歸結到最小二乘優化，然後就是梯度下降、求Jacobian之類的。
二、編程方面
理論的東西是比較無聊的，必須得實戰。建議入門先寫一發最小二乘優化，可以就做一個簡單的直線擬合，不要用Matlab中的優化工具，了解數學推導最後是怎麼寫到代碼裡面的。然後，一定要玩好Matlab優化工具包，做實驗最方便了。
有了一些基礎之後，可以嘗試玩一些現有的SLAM包，推薦兩個地方，一個是www.openslam.org，裡面有各種SLAM包，主流的SLAM演算法，在這一般都有源碼。另外一個就是ROS了，裡面有很多現成的SLAM包，像Gmapping，RGB-D SLAM，上手非常快，甚至你沒有任何設備，你也可以利用ROS中的模擬環境（如Gazebo）跑。建議先試試Gmapping，網路上有很多中文教程，一開始跑這些package還是很漲成就感的，可以提高你的興趣。
如果你是做視覺或者RGB-D，那麼OpenCV和PCL是必不可少的工具。早點上手肯定沒得錯。
三、進階
大體入門之後，你就需要根據你實驗室研究的項目來學習了，看是用激光、相機、還是Kinect來做了，不同感測器的前端演算法還是有些差距的。激光的話一般是ICP，相對簡單。視覺的東西還是比較多的，樓上推薦《Multiview Geometry in Computer Vision》確實很重要，不過，我覺得這同時你還應該了解特徵提取、特徵描述子、特徵匹配這些東西。如果你們實驗室做的Dense registration，那你還得學李代數那些東西（高大上啊，神馬李群看好多天都看不懂啊！！！）。其實，很多演算法都有開源包，你可以去ROS、一些大神博客、牛逼實驗室主頁中多逛逛。

⑩ 激光雷達SLAM演算法

機器人研究的問題包含許許多多的領域，我們常見的幾個研究的問題包括：建圖(Mapping)、定位(Localization)和路徑規劃（Path Planning），如果機器人帶有機械臂，那麼運動規劃（Motion Planning）也是重要的一個環節，SLAM需要機器人在未知的環境中逐步建立起地圖，然後根據地區確定自身位置，從而進一步定位。

ROS系統通常由大量節點組成，其中任何一個節點均可以通過發布/訂閱的方式與其他節點進行通信。舉例來說，機器人上的一個位置感測器如雷達單元就可以作為ROS的一個節點，雷達單元可以以信息流的方式發布雷達獲得的信息，發布的信息可以被其他節點如導航單元、路徑規劃單元獲得。

ROS的通信機制：

ROS（機器人操作系統）中SLAM的一些功能包，也就是一些常用的SLAM演算法，例如Gmapping、Karto、Hector、Cartographer等演算法。我們不會去關注演算法背後的數學原理，而是更注重工程實現上的方法，告訴你SLAM演算法包是如何工作的，怎樣快速的搭建起SLAM演算法。

地圖 ： ROS中的地圖很好理解，就是一張普通的灰度圖像，通常為pgm格式。這張圖像上的黑色像素表示障礙游舉物，白色像素表示可行區域，灰色是未探索的區域

地圖在ROS中是以Topic的形式維護和呈現的，這個Topic名稱就叫做 /map ，由於 /map 中實際上存儲的是一張圖片，為了減少不必要的開銷，這個Topic往往採用鎖存（latched）的方式來發布。念磨猛地圖如果沒有更新，就維持著上次發布的內容不變，此時如果有新的訂閱者訂閱消息，這時只會收到一個 /map 的消息，也就是上次發布的消息；只有地圖更新了（比如SLAM又建出來新的地圖），這時 /map 才會發布新的內容。 這種方式非常適合變動較慢、相對固定的數據（例如地圖），然後只發布一次，相比於同樣的消息不定的發布，鎖存的方式既可以減少通信中對帶寬的佔用，也可以減少消息資源維護的開銷。

Gmapping ，Gmapping演算法是目前基於激光雷達和里程計方案裡面比較可靠和成熟的一個演算法，它基於粒子濾波，採用RBPF的方法效果穩定，許多基於ROS的機器人都跑的是gmapping_slam。

gmapping的作用是根據激光雷達和里程計（Odometry）的信息，對環境地圖進行構建，並且對自身狀態進仔橋行估計。因此它得輸入應當包括激光雷達和里程計的數據，而輸出應當有自身位置和地圖。

論文支撐：R-LINS: A Robocentric Lidar-Inertial State Estimator for Robust and Efficient Navigation

6軸 IMU：高頻，聚焦自身運動，不採集外界環境數據
3D LiDAR：低頻，聚焦車體運動，採集外界環境數據

R-LINS使用以上兩種感測器來估計機器人的運動姿態， 對於任一感測器而言，單獨的依靠自己的數據是很難實現地圖構建的， 比如純雷達模型使用的感測器是激光雷達，可以很好的探測到外界的環境信息。但是，同樣的，也會受到這些信息的干擾，再長時間的運算中會產生一定的累計誤差。為了防止這種誤差干擾到後續的地圖構建中，需要使用另一種感測器來矯正機器人自身的位姿信息， 即IMU感測器，IMU感測器由於是自身運動估計的感測器，所以，採集的都是自身運動的姿態信息。可以很好的矯正激光雷達里程計的位姿信息。所以，通常使用激光雷達和慣導來進行數據融合，實現姿態信息的矯正。

一共分為三大塊：