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基于滤波的激光SLAM算法.docx
资料介绍
基于滤波的激光SLAM算法
一、SLAM技术概述
同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）是指移动机器人在未知环境中，通过自身搭载的传感器获取环境信息，同时完成自身位姿估计和环境地图构建的技术，是实现机器人自主导航、自主探索的核心技术基础。按照传感器类型划分，SLAM可以分为激光SLAM和视觉SLAM两大类：激光SLAM以激光雷达作为主要感知传感器，利用激光雷达测距精度高、抗光照干扰能力强的特点，能够在室内、室外半结构化环境中实现稳定的定位与建图，目前已经广泛应用于服务机器人、工业AGV、自动驾驶扫地机等领域；视觉SLAM以相机作为主要传感器，具备成本低、信息丰富的优势，但在定位精度和环境鲁棒性上弱于激光SLAM。
激光SLAM按照算法框架划分，主要分为基于滤波的激光SLAM和基于图优化的激光SLAM两大类。基于滤波的激光SLAM是发展最早、理论体系最成熟的一类方法，它以贝叶斯滤波框架为基础，通过递推方式估计机器人当前时刻的位姿状态，同时构建增量式环境地图，核心思想是将SLAM问题转化为状态估计问题，通过滤波方法对状态的后验概率分布进行递推求解。
二、基于滤波的激光SLAM的问题建模
基于滤波的SLAM核心是估计状态的后验概率分布，首先需要对SLAM问题进行概率建模。
2.1 基本变量定义
在SLAM问题中，我们定义以下核心变量：
1. 机器人位姿：
表示机器人在k时刻的位姿，对于二维平面运动的机器人，位姿包含平面坐标x、y和航向角θ，即 ；对于三维运动场景，位姿包含六自由度，即三个平移分量和三个旋转分量。
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