【计算机视觉】深入浅出SLAM技术原理

引言

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同步定位与建图）是机器人学和计算机视觉中的一个重要技术，它允许机器人在未知环境中自主导航，同时构建环境的地图并确定自身的精确位置。本文将详细介绍SLAM技术的基本原理、关键技术挑战以及常见的SLAM算法，并提供多个Python代码示例，展示如何实现一个基本的视觉SLAM系统。
在这里插入图片描述

SLAM的基本概念

SLAM技术的核心在于解决两个基本问题：

  1. 定位：机器人需要知道它在环境中的位置。
  2. 建图：机器人需要知道环境的布局和结构。

这两个任务是相互依赖的：

  • 定位需要依赖于已知的地图信息。
  • 建图需要依赖于机器人的位置信息。
SLAM的工作流程

SLAM技术的工作流程可以分为以下几个步骤：

  1. 初始化：

    • 机器人选择一个初始位置作为参考点。
    • 初始化地图为空或预设一些先验信息。

  2. 感知：

    • 机器人使用传感器（如激光雷达、摄像头等）收集环境数据。
    • 感知数据通常包括距离测量、图像特征等。

  3. 特征提取：

    • 从感知数据中提取有用的特征点或特征描述子。
    • 特征点可以是环境中的角落、边缘或其他显著点。

  4. 数据关联：

    • 将当前观测到的特征点与已有地图中的特征点进行匹配。
    • 数据关联是SLAM中最关键的一步，错误的关联会导致地图构建失败。

  5. 状态估计：

    • 使用滤波器（如扩展卡尔曼滤波器、粒子滤波器等）估计机器人的位置和姿态。
    • 同时更新地图中的特征点位置。

  6. 地图更新：

    • 根据新的观测数据和状态估计结果，更新地图。
    • 地图可以是点云地图、栅格地图或拓扑地图等。

  7. 回环检测：

    • 当机器人回到之前访问过的位置时，检测并修正累积的定位误差。
    • 回环检测有助于减少地图中的漂移误差。

  8. 优化：

    • 对地图和轨迹进行全局优化，提高地图的准确性和一致性。
    • 常用的优化方法包括图优化和束调整（Bundle Adjustment）。
      在这里插入图片描述
常见的SLAM算法

  1. EKF-SLAM（扩展卡尔曼滤波器SLAM）：

    • 原理：EKF-SLAM使用扩展卡尔曼滤波器来估计机器人的状态和地图特征点的位置。
    • 优点：适用于线性系统，计算效率较高。
    • 缺点：对非线性系统的适应性较差，容易发散。

  2. FAST-SLAM（快速SLAM）：

    • 原理：FAST-SLAM使用粒子滤波器来估计机器人的轨迹，每个粒子对应一个可能的轨迹。
    • 优点：适用于非线性、非高斯分布的情况，鲁棒性强。
    • 缺点：计算复杂度较高，需要大量的粒子。

  3. ORB-SLAM：

    • 原理：ORB-SLAM使用ORB特征点进行匹配，结合视觉里程计和后端优化来估计机器人的位置和构建地图。
    • 优点：适用于大规模环境和长时间运行，精度高。
    • 缺点：对计算资源要求较高。

  4. Lidar SLAM：

    • 原理：使用激光雷达数据进行建图和定位，常用于室内环境。
    • 优点：精度高，对环境变化的适应性强。
    • 缺点：成本较高，不适合室外大范围应用。

  5. Visual SLAM：

    • 原理：使用摄像头数据进行建图和定位，适用于视觉丰富的环境。
    • 优点：成本低，适用范围广。
    • 缺点：对光照条件敏感，容易受遮挡影响。
技术挑战

  1. 数据关联：

    • 错误的特征点匹配会导致地图构建失败。
    • 解决方法：使用鲁棒的特征描述子和多假设匹配。

  2. 动态环境：

    • 动态物体（如行人、车辆）会影响定位和建图的准确性。
    • 解决方法：使用动态对象检测和剔除技术。

  3. 计算效率：

    • SLAM算法需要实时运行，对计算资源的要求很高。
    • 解决方法：优化算法结构，使用硬件加速（如GPU）。

  4. 回环检测：

    • 回环检测是减少地图漂移的关键，但容易出现误检和漏检。
    • 解决方法：使用视觉词袋模型和几何验证。

  5. 多传感器融合：

    • 单一传感器的数据往往不足以满足高精度要求。
    • 解决方法：融合多种传感器数据，提高定位和建图的准确性。
      在这里插入图片描述
Python代码示例

以下是一个完整的Python代码示例，展示了如何使用OpenCV和NumPy库实现一个基本的视觉SLAM系统。这个示例将涵盖特征点检测、匹配、基础矩阵计算、单应性矩阵计算和回环检测等基本步骤。

1. 特征点检测和匹配
import cv2
import numpy as np# 加载图像
img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)# 初始化ORB特征检测器
orb = cv2.ORB_create()# 检测特征点和计算描述子
kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None)
kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None)# 使用BFMatcher进行特征点匹配
bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)
matches = bf.match(des1, des2)# 按距离排序匹配结果
matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)# 提取匹配点的坐标
src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)
dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2)# 绘制匹配结果
img_matches = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, matches[:10], None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)# 显示匹配结果
cv2.imshow('Matches', img_matches)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
2. 基础矩阵计算
# 计算基础矩阵
F, mask = cv2.findFundamentalMat(src_pts, dst_pts, cv2.FM_RANSAC)# 过滤掉不符合基础矩阵的匹配点
src_pts = src_pts[mask.ravel() == 1]
dst_pts = dst_pts[mask.ravel() == 1]# 打印基础矩阵
print("Fundamental Matrix:\n", F)
3. 单应性矩阵计算
# 计算单应性矩阵
H, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0)# 过滤掉不符合单应性矩阵的匹配点
src_pts = src_pts[mask.ravel() == 1]
dst_pts = dst_pts[mask.ravel() == 1]# 打印单应性矩阵
print("Homography Matrix:\n", H)
4. 回环检测
def detect_loop_closure(current_kp, current_des, map_kp, map_des):# 使用BFMatcher进行特征点匹配bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True)matches = bf.match(current_des, map_des)# 按距离排序匹配结果matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance)# 如果匹配数量超过阈值，认为存在回环if len(matches) > 10:return True, matcheselse:return False, []# 示例回环检测
current_img = cv2.imread('current_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
map_img = cv2.imread('map_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)current_kp, current_des = orb.detectAndCompute(current_img, None)
map_kp, map_des = orb.detectAndCompute(map_img, None)loop_detected, loop_matches = detect_loop_closure(current_kp, current_des, map_kp, map_des)if loop_detected:print("Loop closure detected!")img_matches = cv2.drawMatches(current_img, current_kp, map_img, map_kp, loop_matches[:10], None, flags=cv2.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS)cv2.imshow('Loop Closure Matches', img_matches)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()
else:print("No loop closure detected.")
5. 轨迹优化
def optimize_trajectory(trajectory):# 使用简单的平滑滤波器进行轨迹优化smoothed_trajectory = []alpha = 0.5  # 平滑因子for i, pose in enumerate(trajectory):if i == 0:smoothed_pose = poseelse:smoothed_pose = alpha * pose + (1 - alpha) * smoothed_trajectory[-1]smoothed_trajectory.append(smoothed_pose)return smoothed_trajectory# 示例轨迹优化
trajectory = [np.array([0, 0, 0]),np.array([1, 0, 0]),np.array([2, 0, 0]),np.array([3, 0, 0])
]smoothed_trajectory = optimize_trajectory(trajectory)
print("Smoothed Trajectory:\n", smoothed_trajectory)
应用实例

  1. 无人驾驶车辆：

    • 使用激光雷达和摄像头进行环境感知，构建高精度地图，实现自主导航。

  2. 无人机：

    • 在没有GPS信号的环境中，使用视觉SLAM技术进行自主飞行和避障。

  3. 家用机器人：

    • 扫地机器人使用SLAM技术规划清扫路径，提高清洁效率。

  4. 虚拟现实与增强现实：

    • 使用SLAM技术实现实时环境感知，提供沉浸式体验。
结论

SLAM技术是机器人自主导航的核心，它通过同步定位和建图，使机器人能够在未知环境中自主移动。虽然SLAM技术面临诸多挑战，但通过不断的研究和发展，已经取得了显著的进展。希望本文能够帮助读者深入了解SLAM技术的基本原理和应用场景，并通过提供的Python代码示例，激发对这一领域的兴趣。

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.xdnf.cn/news/4321.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系一条长河网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

求平面连接线段组成的所有最小闭合区间

求平面连接线段组成的所有最小闭合区间

这个功能确实非常实用，我在过去开发地面分区编辑器时就曾应用过这一算法。最近，在新产品的开发中再次遇到了类似的需求。尽管之前已经实现过，但由于长时间未接触，对算法的具体细节有所遗忘，导致重新编写时耗费了不少时…
阅读更多...
如何才能实时监测Mac的运行状态

如何才能实时监测Mac的运行状态

实时监测Mac的运行状态，能够让我们更好的了解Mac的情况，因此如何才能监测Mac的运行状态很重要 State，实时监测你的Mac运行状态，能够直观的展示当前Mac的CPU、内存、硬盘、温度、风扇、网络信息以及开机时间等重要信息 除此之外&a…
阅读更多...
强化学习介绍

强化学习介绍

目录标题 一、什么是强化学习二、强化学习的环境三、强化学习的目标四、强化学习中的数据从哪里来五、强化学习的独特性 一、什么是强化学习 强化学习是机器通过与环境交互来实现目标的一种计算方法。 机器和环境的一轮交互是指，机器在环境的一个状态下做一个动作决…
阅读更多...
【算法】【优选算法】滑动窗口（上）

【算法】【优选算法】滑动窗口（上）

目录 一、滑动窗口简介二、209.⻓度最⼩的⼦数组2.1 滑动窗口2.2 暴力枚举 三、3.⽆重复字符的最⻓⼦串3.1 滑动窗口3.2 暴力枚举 四、1004.最⼤连续1的个数III4.1 滑动窗口4.2 暴力枚举 五、1658.将x减到0的最⼩操作数5.1 滑动窗口5.2 暴力枚举 一、滑动窗口简介 其实就是利用…
阅读更多...
软考高级之系统架构师系列之构件开发模型

软考高级之系统架构师系列之构件开发模型

如标题所述，本文面向于软考高级，具体来说是系统架构师。 有些概念，如生命周期，开发的几个阶段，不同的教程有些许出入。 本文偏理论，要在理解的基础上加以记忆，用于应付软考，有些地…
阅读更多...
机器人零位、工作空间、坐标系及其变换，以UR5e机器人为例

机器人零位、工作空间、坐标系及其变换，以UR5e机器人为例

机器人中的主要坐标系 在机器人中，常用的坐标系包括： 基坐标系（Base Frame）：固定在机器人基座上的坐标系，用于描述机器人的整体位置和方向，是其他所有坐标系的参考点。 连杆坐标系&#xff08…
阅读更多...
VMWARE ESXI VMFS阵列故障 服务器数据恢复

VMWARE ESXI VMFS阵列故障 服务器数据恢复

1：河南用户一台DELL R740 3块2.4T硬盘组的RAID5，早期坏了一个盘没有及时更换，这次又坏了一个，导致整组RAID5处于数据丢失的状态， 2：该服务器装的是VMware ESXI 6.7，用户把3块硬盘寄过来进行数据…
阅读更多...
程序员开发速查表

程序员开发速查表

作为一名苦逼的程序员，在开发的过程中，我们总是在各种编程语言中来回穿梭，忙完后端整前端，还得做一部分的运维工作，忙的我们有时候忘记语法，忘记编写规则，甚至混淆。这时候我们就希望有一个综合…
阅读更多...
「Mac畅玩鸿蒙与硬件30」UI互动应用篇7 - 简易计步器

「Mac畅玩鸿蒙与硬件30」UI互动应用篇7 - 简易计步器

本篇将带你实现一个简易计步器应用，用户通过点击按钮增加步数并实时查看步数进度，目标步数为 10000 步。该项目示例展示了如何使用 Progress 组件和 Button 组件，并结合状态管理，实现交互式应用。 关键词 UI互动应用计步器Button…
阅读更多...
直播系统搭建教程安装说明

直播系统搭建教程安装说明

需要安装的软件(宝塔【软件商店】中查找安装): 1.PHP7.0 ~ PHP7.3 需要安装的扩展:(宝塔【PHP管理】【安装扩展】中安装) *PDO PHP Extension * MBstring PHP Extension * CURL PHP Extension * Mylsqi PHP Extension * Redis PHP Extension * fileinfo PHP Extension …
阅读更多...
@Async注解提升Spring Boot项目中API接口并发能力

@Async注解提升Spring Boot项目中API接口并发能力

文章目录 同步调用异步调用1: 启用异步支持2: 修改 Task 类异步回调基本概念使用 Future<String>使用 CompletableFuture<String>Future<String> 和 CompletableFuture<String>区别1. 基本概念2. 主要区别同步调用 同步调用是最直接的调用方式，调用方…
阅读更多...
对齐自治 Aligned autonomy

对齐自治 Aligned autonomy

对于有效的产品开发&#xff0c;我们想要的自主权不是 “随心所欲” &#xff0c;而是一种自主权&#xff0c;使团队能够自由行动&#xff0c;利用他们所有的能力朝着集体成果前进。这也称为“对齐自治”。 Aligned autonomy 2x2&#xff0c;来自 Spotify 的 Henrik Kniberg 工…
阅读更多...
Spring Boot 与 Vue 共筑二手书籍交易卓越平台

Spring Boot 与 Vue 共筑二手书籍交易卓越平台

作者介绍&#xff1a;✌️大厂全栈码农|毕设实战开发&#xff0c;专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业答疑辅导。 &#x1f345;获取源码联系方式请查看文末&#x1f345; 推荐订阅精彩专栏 &#x1f447;&#x1f3fb; 避免错过下次更新 Springboot项目精选实战案例 更多项目…
阅读更多...
物理验证Calibre LVS Debug案例之通过deleteEmptyModule解决LVS问题

物理验证Calibre LVS Debug案例之通过deleteEmptyModule解决LVS问题

上周帮助T12nm A55训练营学员debug一个Calibre LVS问题&#xff0c;小编觉得挺好的一个问题。这个问题之前没有遇到过&#xff0c;今天分享给大家。 数字IC后端先进工艺设计实现之TSMC 12nm 6Track工艺数字IC后端实现重点难点盘点 下图所示为Calibre LVS的报告。从报告中看到…
阅读更多...
【系统面试篇】进程与线程类（2）（笔记）——进程调度、中断、异常、用户态、核心态

【系统面试篇】进程与线程类（2）（笔记）——进程调度、中断、异常、用户态、核心态

目录 一、相关面试题 1. 进程的调度算法有哪些&#xff1f; 调度原则 &#xff08;1&#xff09;先来先服务调度算法 &#xff08;2&#xff09;最短作业优先调度算法 &#xff08;3&#xff09;高响应比优先调度算法 &#xff08;4&#xff09;时间片轮转调度算法 &am…
阅读更多...
这下热闹了：电商巨头粗暴杀入物流自动化领域

这下热闹了：电商巨头粗暴杀入物流自动化领域

导语 大家好&#xff0c;我是社长&#xff0c;老K。专注分享智能制造和智能仓储物流等内容。 在全球物流行业竞争日趋白热化的今天&#xff0c;一向以互联网和电商见长的阿里巴巴集团旗下菜鸟&#xff0c;突然以一记重拳杀入物流自动化设备领域。 其自主研发的直线窄带分拣机不…
阅读更多...
新安装的Ubuntu 24.04.1安装Python模块报错？（error: externally-managed-environment）

新安装的Ubuntu 24.04.1安装Python模块报错？（error: externally-managed-environment）

文章目录 📖 介绍 📖🏡 演示环境 🏡📒 文章内容 📒📝 错误现象及原因📝 解决方案1. **创建虚拟环境**创建虚拟环境的步骤：2. **使用 pipx 管理应用**安装 `pipx`：3. **直接覆盖安装（不推荐）**4. **使用 `apt` 安装系统级包**📝 总结⚓️ 相关链接 ⚓️�…
阅读更多...
前后端分离，Jackson，Long精度丢失

前后端分离，Jackson，Long精度丢失

案例:后端接口放回一个Long数据 GetMapping("/testForLong")public Map<String, Object> testForLong() {Map<String, Object> map new HashMap<>();map.put("aaa", 1234567890123456789L);return map;}实际前端接收的数据 前后端数据…
阅读更多...
【主机游戏】森林之子游戏介绍

【主机游戏】森林之子游戏介绍

《森林之子》是一款开放世界恐怖生存模拟游戏&#xff0c;玩家被派到孤岛上寻找失踪的亿万富翁&#xff0c;却陷入被食人生物占领的炼狱之地。他一经上线不仅饱受好评&#xff0c;还被玩家开发出来众多奇奇怪怪的玩法 https://pan.quark.cn/s/f903c978b071 当然他里边包含不限…
阅读更多...
解线性方程组（一）

解线性方程组（一）

实验类型&#xff1a;●验证性实验 ○综合性实验 ○设计性实验 实验目的&#xff1a;进一步熟练掌握高斯顺序消去法解线性方程组的算法并编写程序&#xff0c;进一步熟练掌握高斯列主元消去法解线性方程组的算法并编写程序&#xff0c;提高编程能力和解算线性方程组问题的实践…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023