環(huán)境感知的核心SLAM算法基本結構可分為前端和后端

不同SLAM算法的具體細節會(huì )有所不同，但是基本結構類(lèi)似，可分為前端和后端。

以谷歌開(kāi)發(fā)的二維SLAM算法Cartographer為例：算法在前端完成占據柵格地圖的構建，得出激光雷達掃描幀的佳位姿后，將掃描幀插入到子地圖中，得到局部?jì)?yōu)化的子地圖并記錄位姿；后端根據掃描幀間的位姿關(guān)系進(jìn)行全局的地圖優(yōu)化，得出閉環(huán)掃描幀在全局地圖中的佳位姿。

SLAM前端

從傳感器中獲取原始數據，并將這些數據與已有地圖進(jìn)行關(guān)聯(lián)，從而確定機器人軌跡的過(guò)程。

1 數據采集：通過(guò)傳感器獲取機器人周?chē)�環(huán)境的數據，如激光點(diǎn)云數據、圖像數據等

2 數據時(shí)空同步：將從不同傳感器或不同時(shí)間戳接收到的數據進(jìn)行同步，以便后續配準

3 特征提取：從采集的數據中提取用于建圖的特征點(diǎn)，如關(guān)鍵點(diǎn)、特征描述子等

4 數據融合：將不同傳感器獲取的數據融合起來(lái)，提G建圖的準確性和穩定性

5 數據關(guān)聯(lián)：將當前幀的特征與之前的地圖，或者其他幀之間的特征進(jìn)行匹配，以確定機器人的運動(dòng)軌跡

6 運動(dòng)估計：通過(guò)數據關(guān)聯(lián)得到機器人的運動(dòng)軌跡，可以是平移、旋轉等運動(dòng)

SLAM后端

根據前端獲取的運動(dòng)軌跡和地圖信息，對機器人的 狀態(tài)、地圖和傳感器誤差等進(jìn)行估計和優(yōu)化的過(guò)程。

非線(xiàn)性?xún)?yōu)化：通過(guò)非線(xiàn)性小二乘法等，對機器 人姿態(tài)和地圖進(jìn)行優(yōu)化，使得機器人的位置和地 圖更加準確

回環(huán)檢測：識別機器人經(jīng)過(guò)的相似位置，避免累 積誤差的產(chǎn)生。可以有效降低機器人的定位誤差， 提GSLAM算法的精度和魯棒性