看到這里可能會(huì)有點(diǎn)懵，讓我們?cè)俅握?qǐng)出張三同學(xué)為大家現(xiàn)場(chǎng)示范。張三從李四家走出來(lái)沒(méi)多久，由于酒還沒(méi)怎么醒，有點(diǎn)不記得自己到底走了幾個(gè)街區(qū)了。這時(shí)候張三發(fā)現(xiàn)自己右邊有個(gè)建設(shè)銀行，這樣走過(guò)多少個(gè)街區(qū)就可以推測(cè)九游體育官網(wǎng)入口出個(gè)八九不離十了。

　　SLAM是同步定位與地圖構(gòu)建(Simultaneous Localization And Ming)的縮寫(xiě)，最早是由Hugh Durrant-Whyte和John J.Leonard在1988年提出的。SLAM與其說(shuō)是一個(gè)算法不如說(shuō)它是一個(gè)概念更為貼切，它被定義為解決“機(jī)器人從未知環(huán)境的未知地點(diǎn)出發(fā)，在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中通過(guò)重復(fù)觀測(cè)到的地圖特征（比如，墻角，柱子等）定位自身位置和姿態(tài)，再根據(jù)自身位置增量式的構(gòu)建地圖，從而達(dá)到同時(shí)定位和地圖構(gòu)建的目”的問(wèn)題方法的統(tǒng)稱。

　　以上就是SLAM的核心步驟。從上面的例子可以發(fā)現(xiàn)，感知是SLAM的必要條件，只有感知到周圍環(huán)境的信息才能夠可靠地進(jìn)行定位以及構(gòu)建環(huán)境的地圖。

　　而定位和建圖則是一個(gè)相互依賴的過(guò)程：定位依賴于已知的地圖信息，張三只有知道李四家的位置，才知道自己離開(kāi)李四家的距離；建圖依賴于可靠地定位，知道自己離開(kāi)多遠(yuǎn)后，才知道左邊的建設(shè)銀行離李四家的距離。

　　機(jī)器人所擁有的傳感器主要有：深度傳感器（超聲波、激光雷達(dá)、立體視覺(jué)等），視覺(jué)傳感器（攝像頭、信標(biāo)），慣性傳感器（陀螺儀、編碼器、電子羅盤）以及絕對(duì)坐標(biāo)（WUB，GPS）等。

　　不像人對(duì)環(huán)境的感知，機(jī)器人從這些傳感器中獲取的信息非常有限，不能充分地表征機(jī)器人周圍地環(huán)境。例如常用的2D激光雷達(dá)僅能獲取一個(gè)平面的深度信息；攝像頭獲得的圖像數(shù)據(jù)機(jī)器人不能像人腦那樣充分地分辨出每個(gè)物體的屬性、特征甚至其他聯(lián)想。

　　這個(gè)問(wèn)題很簡(jiǎn)單，看看房子周圍的環(huán)境就知道了。沒(méi)錯(cuò)，張三觀察房屋信息的過(guò)程就是感知的過(guò)程，這時(shí)候張三需要提取房子里面對(duì)自己有效的信息，例如：房子的面積、墻壁的顏色、家具的特征等等，運(yùn)氣好的話，看到了李四本人，基本上就知道自己是在誰(shuí)家里了。這個(gè)確定是在誰(shuí)家里的過(guò)程，就是定位。

　　那么建圖呢，張三在意識(shí)到自己在李四家之后，自然地就把“李四家”和李四家觀察到的特征關(guān)聯(lián)起來(lái)了，這個(gè)就是建圖。酒醒后，張三從李四家出來(lái)，在回家的路上，張三一路觀察周圍的環(huán)境，估算自己走了多少個(gè)街區(qū)（定位），一路在腦海里生成這一路走來(lái)周圍的環(huán)境（建圖）。

　　接下來(lái)，張三祭出了傳說(shuō)中的“貝葉斯估計(jì)“，來(lái)算算自己看到右手邊有個(gè)建設(shè)銀行后，自己處在第各個(gè)街區(qū)的概率，標(biāo)記為p(AB)。

　　張三用于估計(jì)自身九游體育官網(wǎng)入口位置的有效信息是右手邊有個(gè)建設(shè)銀行這個(gè)事件，假設(shè)張三看到右手邊有個(gè)建設(shè)銀行的概率記為p(B），那么條件概率p(BAi)的含義就是假設(shè)張三處在第i街區(qū)，看到自己右手邊是建設(shè)銀行的概率。p(Ai)的含義是張三處在第i街區(qū)的概率。

　　目前SLAM處理后端的方法可大致分為兩類：基于概率模型的方法和基于優(yōu)化的方法?；诟怕誓Ｐ偷腟LAM是2D-SLAM中比較主流的方法，比較具有代表性的有EKF、UKF以及PF等，這方面的研究已經(jīng)相對(duì)比較成熟，也逐漸地被應(yīng)用在了商業(yè)場(chǎng)景中；

　　基于優(yōu)化是近些年SLAM研究地主流方向，大多應(yīng)用在VSLAM領(lǐng)域，比較具有代表性的有TORO、G2O等。

　　當(dāng)然定位和建圖的數(shù)據(jù)必然包含了張三一路上觀察感知到的自己的相對(duì)位移以及對(duì)位移的修正。

　　說(shuō)了這么多廢話，感覺(jué)SLAM其實(shí)也不是很復(fù)雜嘛，是的，這是因?yàn)槿说拇竽X很聰明，在潛意識(shí)中解決了SLAM中的核心問(wèn)題——特征提取和追蹤、以及最優(yōu)后驗(yàn)估計(jì)。

　　大體而言，SLAM問(wèn)題基本上可以分為前端和后端兩個(gè)部分。前端主要處理傳感器獲取的數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)化為相對(duì)位姿或其他機(jī)器人可以理解的形式；后端則主要處理最優(yōu)后驗(yàn)估計(jì)的問(wèn)題，即位姿、地圖等的最優(yōu)估計(jì)。

　　從張三到李四家共十個(gè)街區(qū)，在第三街區(qū)的概率p(A3)=10%。但是觀察到右手邊有個(gè)建設(shè)銀行了就不一樣了：一路上總共有兩個(gè)建設(shè)銀行，那么這一路看到建行的概率p(B)=2/10=20%，但假設(shè)自己在第三街區(qū)，那么看到建行的概率就是p(BA3)=100%了。

　　定位——?? ????? ???過(guò)傳感器獲取的當(dāng)前和歷史信息，推測(cè)出自身的位置和姿態(tài)。

　　舉個(gè)例子，有天張三和朋友們一起喝酒，張三喝高了，李四送他回家，但是沒(méi)有張三的鑰匙啊，怎么辦，只好送回自己的家里面。那么問(wèn)題來(lái)了，第二天早上張三醒來(lái)后，如何知道自己是在誰(shuí)家里呢？

　　正如上文所述，SLAM后端優(yōu)化的主流方法目前主要分為基于概率模型的方法和基于優(yōu)化方法兩種。作為SLAM“古典時(shí)期“的經(jīng)典方法，基于概率模型的SLAM有著一套十分完備的理論體系，并以其優(yōu)良的性能，至今仍活躍在SLAM應(yīng)用領(lǐng)域中。

　　作為SLAM入門必學(xué)經(jīng)典，小編下面就跟大致大家介紹下基于概率模型的SLAM方法。

　　“在智能服務(wù)機(jī)器人逐漸成為行業(yè)風(fēng)口浪尖的今天，移動(dòng)機(jī)器人的身影越來(lái)越多地出現(xiàn)在人們身邊。相信隨著傳感技術(shù)、智能技術(shù)和計(jì)算技術(shù)等的不斷提高，智能移動(dòng)機(jī)器人一定能夠在生產(chǎn)和生活中融入人類生活中。其中，在自主定位導(dǎo)航技術(shù)中扮演著關(guān)鍵角色的SLAM技術(shù)也成為關(guān)注的焦點(diǎn)。那么，究竟是什么是SLAM技術(shù)？SLAM技術(shù)究竟是如何實(shí)現(xiàn)的？它的核心步驟和難點(diǎn)是什么？今天，小編就來(lái)和大家聊聊在機(jī)器人自主移動(dòng)過(guò)程中有著重要作用的SLAM技術(shù)?！?/p>

　　正如上圖所示，在人的視野里看到的情況如圖（1）所示，但對(duì)于只裝配了2D激光雷達(dá)的機(jī)器人而言，它看到的世界卻是圖（2）中的樣子。因此，前端如何充分可靠地的獲取更多的有效信息一直是眾多SLAM研究者所研究的一個(gè)話題。

　　同時(shí)，傳感器均會(huì)存在噪聲，無(wú)論是傳感器本身固有的噪聲還是獲取的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，均會(huì)對(duì)SLAM造成影響。故SLAM的另一個(gè)核心問(wèn)題是：如何從這些帶有噪聲的信息中，最優(yōu)地估計(jì)出機(jī)器人的位姿以及地圖信息。