slam定義：雷射slam輸入有：imu（慣性測量單元），輪式里程計（wheel odometry），雷射雷達（lidar）
地圖型別為：柵格地圖，點雲地圖
幀間匹配演算法：
pi-icp，點-線
回環檢測：
scan-to-map最為推薦，比如cartographer演算法。學習中主講人說map-to-map最好，scan-to-scan最壞，但是map-to-map現在基本還沒發展，說之前**有看到過，這裡不清楚了。
2d雷射雷達輸入：上面一樣；輸出：柵格地圖、機械人軌跡 or posegraph
cartographer演算法2023年出現的，最為推薦。現在最好的，濾波的slam基本可以淘汰。相對的。現在圖優化的最好，以cartographer演算法為例。幀間匹配演算法是csm+梯度優化，回環（閉環）檢測scan-to-map。
資料預處理：
輪式里程計的標定；
雷射雷達運動畸變去除；
不同系統之間的時間同步；
2d雷射雷達，一般適用於室內環境。里程計的影響因素：材質（軟硬）、機械人載重、地面凹凸不平。
思考：
雷射雷達的趨勢始終要與視覺結合，視覺中注意白牆問題。vo、vio、vwo。
所以，後面要學習視覺slam相關的東西，結合雷射雷達，達到解決以下幾個問題：在幾何結構相似環境的建圖，全域性定位，材質（軟硬）、機械人載重、地面凹凸不平。都是視覺里程計了。
視覺里程計：感測器資料、前端視覺里程計，後端優化，回環檢測，建圖。
3d雷射雷達slam：
跟2d差不多，輸出的是點雲地圖，適用於室外，如無人駕試車。
還是要與視覺融合才行呀
單目相機，多目相機，深度相機，魚眼相機，全景相機
後續都是基礎知識學習，不定時更新…
1、雷射視覺融合是趨勢，在雷射slam的基礎上，或者直接視覺slam用起來。
2、有velodyne，16線的3d雷射雷達，要用起來。定位導航。
3、融合思考，後續在學習吧。
雷射slam 雷射SLAM與視覺SLAM的特點
雷射slam與視覺slam的特點 目前，slam技術被廣泛運用於機械人 無人機 無人駕駛 ar vr等領域，依靠感測器可實現機器的自主定位 建圖 路徑規劃等功能。由於感測器不同，slam的實現方式也有所不同，按感測器來分，slam主要包括雷射slam和視覺slam兩大類。其中，雷射slam比視覺sl...
雷射SLAM發展方向及應用
1 slam簡介 location l 在給定地圖的情況下，估計機械人的位姿 1.1 slam 分類 靜態環境 尺度地圖 濾波器 圖優化 拓撲地圖 大環境 混合地圖 slam框架 前端 地圖構建。後端 優化 誤差 0 圖優化 graph based slam node 機械人的位姿 edge 節點之...
雷射SLAM放棄指南1 初識雷射SLAM
slam分為三個模組，前端里程計模組，後端優化模組，以及回環檢測模組。具體實現方法 求前一幀雷達資料到當前幀雷達資料間的位資變換，這個過程一般成為掃瞄匹配 scan matching 過程。2d雷射slam的輸入 imu資料 里程計資料 2d雷達資料 輸出 覆蓋珊格地圖 室內環境用的最多 機械人的軌...