激光slam导航书籍推荐(激光导航算法)

本科毕业论文,选了基于slam的机器人算法研究,请问该怎么上手?

学视觉slam十四讲，把一些框架拿过来运行一下，再把框架之中的内容改成自己想要的即可。机器人爆炸式增长的一个主要问题是不能在不同的机器人平台上重复使用代码。

自微软的 Kinect 推出以来，掀起了一波 RGBD SLAM 的研究热潮，短短几年时间内相继出现了几种重要算法，例如 KinectFusion、Kintinuous、Voxel Hashing、DynamicFusion 等。

有了一些基础之后，可以尝试玩一些现有的SLAM包，推荐两个地方，一个是，里面有各种SLAM包，主流的SLAM算法，在这一般都有源码。

ROS（机器人操作系统）中SLAM的一些功能包，也就是一些常用的SLAM算法，例如Gmapping、Karto、Hector、Cartographer等算法。

因此在具体的应用中，往往需要根据移动设备所具有的传感器组合、计算能力、用户场景等，选择和深度定制合适的SLAM算法。比如，无人驾驶汽车和手机端AR类应用的SLAM算法就非常不同。

首先肯定需要将激光雷达所测得的端点坐标从极坐标、机器人坐标中转换到世界坐标中。这张略过，暂时不需要看这个 路径规划算法介绍：因为该算法会产生大量的无用临时途径，简单说就是很慢，所以有了其他算法。

slam算法是什么?

1、slam算法是实现机器人定位、建图、路径规划的一种算法。Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)原本是Robotics领域用来做机器人定位的，最早的SLAM算法其实是没有用视觉camera，Robotics领域一般用Laser Range Finder来做SLAM。

2、slam算法是解决一个机器人在未知的环境中运动，如何通过对环境的观测确定自身的运动轨迹，同时构建出环境的地图的问题方法。SLAM技术正是为了实现这个目标涉及到的诸多技术的总和。

3、SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写，意为“同步定位与建图”，主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题。

SLAM技术在机器人室内定位导航领域的优势是什么?

) 快速识别门和房间，全屋快速扫描，生成地图算法。适用于室内自动扫描建图系统。4) 快速重定位功能，只要建好图，机器人随便扔，都能快速拟合重定位。

灯塔定位导航技术在扫地机器人领域使用的比较多。导航盒发射出三个不同角度的信号，能够模拟GPS卫星三点定位技术，让其精准定位起始位置和目前自身所在坐标，导航盒如同灯塔，其作用为发射信号，引导机器人进行移动和工作。

机器人定位导航领域：地图建模。SLAM可以辅助机器人执行路径规划、自主探索、导航等任务。

规划路径。在无人驾驶方面，可以使用 SLAM 技术提供视觉里程计功能，然后跟其他的定位方式融合。机器人定位导航方面，SLAM 可以用于生成环境的地图。基于这个地图，机器人执行路径规划、自主探索、导航等任务。

成本低廉，用摄像头做算法开发的人员也比较多，技术相对比较成熟。摄像头的劣势，第一，获取准确三维信息非常难（单目摄像头几乎不可能，也有人提出双目或三目摄像头去做）；另一个缺点是受环境光限制比较大。