Directorio de artículos
Notas de estudio: introducción y arquitectura de SLAM
Esta nota se basa en el resumen del estudio de video de la estación B para que todos puedan aprender, intercambiar y discutir.
1. La propuesta y desarrollo de SLAM
1. Para resolver dos problemas: la ubicación del entorno actual y el estado del entorno actual.
2. En los primeros días, algunos académicos propusieron el uso de métodos de estimación de probabilidad para resolver los problemas de posicionamiento y composición
3. Algunas partes de SLAM: visión de luz visible, IMU, lidar, sonar
4. Algunas aplicaciones de SLAM: conducción no tripulada , VR, AR, UAVs,
clasificación de robots 5.SLAM de: EKF-SLAM, FAST-SLAM , Graph-SLAM , etc.
En segundo lugar, hable de SLAM desde el filtro
1.Hacer posicionamiento basado en estimación de probabilidad
1. Estimar la posición en base a su propio modelo de movimiento, y expresar la varianza a través del modelo gaussiano
2. El sensor obtiene la estimación de posición basada en el mapa
3. Realiza la fusión a través de a priori + a posteriori
4. Da el modelo de predicción y observación modelo de la posición del robot:
2. Actualizar continuamente su posición a través de la probabilidad.
1. La probabilidad en el momento de inicio es el valor promedio 
. 2. Mediante la observación, la probabilidad cerca del lugar con la señal de tráfico es:
actualizar el estado en este momento:
3. Continúe actualizando la ubicación:
4. Obtenga nuevamente los datos de observación de la señal de tráfico y actualice el estado:
3. Un nuevo avance en la optimización de gráficos SLAM
1. 
2. 
3.
Cuarto, la estructura de conocimiento de SLAM
1. Marco general
2. Sensor
1. Clasificación de sensores: visión, láser, sonar, ultrasonido, navegación inercial, etc.
3. Teoría básica
1. Filtrado (estimación aleatoria)
2. Sistema de coordenadas, movimiento de cuerpo rígido,
rotación euclidiana y cuaternión. Para obtener más información, consulte "Catorce conferencias sobre SLAM visual"
3. Modelo de cámara, geometría visual
Modelo de cámara:
geometría visual:
4. Estimación de pose y fusión
PnP ICP RANSAC…
5. Optimización de bucles y gráficos
1. Modelo de bolsa de palabras:
6. Expresión ambiental, construcción de mapas
Mapa de nube de puntos, mapa topológico, mapa semántico, mapa de características ...
7. Aprendizaje profundo
Cinco, una breve introducción a ROS
1. Función de estructura: gestión de procesos, comunicación de procesos internos, unidad de módulo
2. Herramientas: simulación, visualización, interacción de imágenes, registro de datos
3. Funciones realizables: control, planificación, percepción, composición, operación
4. Recursos: kit de desarrollo básico de código abierto , Versión actualizada, tutorial de código abierto