• 【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第二讲初识SLAM】【SLAM基础知识】【linux下C++编译】【cmake基础使用】

    【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第二讲初识SLAM】【SLAM基础知识】【linux下C++编译】【cmake基础使用】

    0 前言

    经典开始

    1 SLAM是什么

    • 自主运动的两大基本问题（p14）
    1. 我在什么地方？-定位
    2. 周围环境是什么样子？-建图
    3. 定位与建图=内外兼修 定位侧重对自身的了解，建图侧重对外在的了解
    • 相互关联
    1. 准确的定位需要精确的地图
    2. 精确的地图来自准确的定位

    2 传感器

    1. 机器人感知外界环境的手段
    2. 种类：内置的/外置的
      内置：感受机器人本体信息；IMU、激光、相机
      外置：安装于环境中的；二维码Marker、GPS、导轨
    • 环境限制了传感器的形式
    1. GPS：需要接受到卫星信号的环境
    2. Marker、导轨：需要环境允许安装
    • 相比之下，激光、相机等携带式传感器更加自由，没有对环境提出任何要求，从而使得这种定位方案可适用于未知环境。
    1. 轮式编码器：测量轮子转动的角度
    2. IMU：测量运动的角速度和加速度
    3. 相机和激光传感器：读取外部环境的某种观测数据

    3 相机

    • 相机
      以一定速率采集图像、形成视频
    • 分类
    1. 单目相机 Monocular：仅一个摄像头
    2. 双目相机（立体相机）Stereo：两个摄像头
    3. 深度相机 RGB-D：多个摄像头，除了采集到彩色照片，还可以读出每个像素与相机之间的距离。
    4. 其他 全景、Event Camera
    • 相机的特点
    1. 以二维投影形式记录了三维世界的信息
    2. 该过程丢掉了一个维度：距离
    • 各类相机的区别
    1. 单目：无深度 深度需要其他手段估计
    2. 双目：通过视差计算深度
    3. RGB-D：通过物理方法测量深度

    3.1 单目相机 Monocular

    • 特点：结构简单、成本低
    • 以二维的形式记录了三维的世界，这个过程中丢掉了深度（距离）信息。
    • 单目SLAM中，必须移动相机，才能估计它的运动（motion），同时估计场景中物体的远近和大小。
    • 视差（Disparity）：物体在图像上的运动形成了视差，通过视差判断物体的远近，此为一个相对的值。
    • 尺度（Scale）：单目SLAM估计的轨迹和地图将与真实的轨迹和地图相差一个因子，也就是所谓的尺度。
    • 尺度不确定性（Scale Ambiguity）：单目SLAN无法仅凭图像确定真实尺度的性质。
    • 缺点：平移之后才可以计算深度，以及无法确定真实尺度；根本原因是通过单张图片无法确定深度。

    3.2 双目相机 Stereo

    • 使用目的：通过某种手段测量物体与相机之间的距离，克服单目相机无法知道距离的缺点；一旦知道距离，场景的三维结构就可以通过单个图像恢复，同时消除尺度不确定性。
    • 基线（Baseline）：双目相机的两个单目相机之间的距离，通过这个距离可以估计每个像素的空间位置。
    • 双目相机测量到的深度范围与基线相关；基线距离越大，能够测量到的物体就越远，这也是无人车搭载的双目相机很大的原因。
    • 缺点：配置与标定较为复杂；其深度量程和精度受双目的基线与分辨率所限，而且视差的计算非常消耗资源，需要GPU和FPGA加速，才可以实时输出整张图象的距离信息。

    3.3 深度相机（RGB-D相机）

    • 2010年前后兴起
      特点：通过红外结构光或Time-of-Flight（ToF）原理，像激光传感器那样，通过主动向物体发射光并接受返回的光，测出物体与相机之间的距离。硬件解决距离，节省计算资源。
      缺点：测量范围窄，噪声大、视野小、易受日光干扰、无法测量透射材质等诸多问题
      应用：主要用于室内，室外较难应用。

    4 经典视觉SLAM框架（p19）

    在这里插入图片描述

    • 整个SLAM流程包括：
    1. 传感器信息读取：在视觉SLAM中主要为相机图像信息的读取和预处理；机器人中，还可能有码盘、惯性传感器等信息的读取和同步。
    2. **前端视觉里程计（Visual odometry,VO)：**视觉里程计的任务是估算相邻图像间相机的运动，以及局部地图的样子。VO又称为前端（Front End）。
    3. 后端（非线性）优化（Optimization）：后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿，以及回环检测的信息，对他们进行优化，得到全局一致的轨迹和地图。由于接在VO之后，又称为后端（Back）
    4. **回环检测（Loop Closure Detection）：**回环检测判断机器人是否到达过先前的位置，如果检测到回环，它会把信息提供给后端进行处理。
    5. **建图（Mapping）：**根据估计的轨迹，建立与任务要求对应的地图。
    • 如果把环境限定在静态、刚体、光照变换不明显、没有人为干扰的场景，那么这种场景下SLAM技术已经相当成熟。

    4.1 视觉里程计

    • 仅凭视觉里程计估计轨迹会有累积漂移（Accumulating Drift），为了解决漂移，需要后端优化和回环检测。回环检测负责把“机器人回到原始位置”的事情检测出来，而后端优化则根据该信息，校正整个轨迹的形状。

    4.2 后端优化

    • 笼统地说，后端优化主要指处理SLAM过程中的噪声问题。
    • 最大后验概率估计（Maximum-a-Posteriori，MAP）：后端优化要考虑的问题，就是如何从这些带有噪声的数据中估计整个系统的状态，以及这个状态估计的不确定性有多大。
    • 后端负责整体的优化过程，它往往面对的只有数据，不必关心这些数据到底来自什么传感器。
    • 在视觉SLAM中，前端和计算机视觉研究领域更为相关，比如图像的特征提取与匹配等，后端则主要是滤波与非线性优化算法。
    • SLAM问题的本质：对运动主题自身和周围环境空间不确定性的估计。

    4.3 回环检测

    • 通过二维码、判断图像间的相似性来完成回环检测，检测到回环之后，会把“A与B是同一个点”这样的信息告诉后端优化算法，然后后端根据这些新的信息，把轨迹和地图调整到符合回环检测结果的样子，这样就可以消除累积误差，得到全局一致的轨迹和地图

    4.5 建图

    4.5.1 度量地图（Metric Map）

    • 度量地图强调精确地表示地图中物体的位置关系，通常用稀疏（Sparse）与稠密（Dense）对其分类。
    1. 稀疏地图（Sparse）进行了一定程度的抽象，并不需要表达全部的物体。选择一部分具有代表意义的东西，称之为路标（Landmark），那么一张稀疏地图就是由路标组成的地图，而不是路标的部分就可以忽略。
    2. 稠密地图（Dense）着重于建模所有可以看到的东西。二位度量地图中的小格子（Grid），三维度量地图中的小方块（Voxel），一个小块有占据、空闲、未知三种状态，以表示该格内是否有物体，当查询某个空间位置时，地图能够给出该位置是否可以通过的信息。可用于各种导航算法，如A*、D*等。
      缺点是：但是会消耗大量的存储空间，而且多数信息都是无用的；在大规模建图的时候，会出现一致性问题，很小的一点转向误差，可能会导致两间屋子的墙出现重叠，使地图失效。
    • 定位时用稀疏地图就足够了；但是导航时需要稠密地图

    4.5.2 拓扑地图（Topological Map）

    • 相比于度量地图的精确性，拓扑地图更强调地图元素之间的关系。拓扑地图是一个图（Graph），由节点和边组成，只考虑节点间的连通性。放松了地图对精度位置的要求，去掉了地图的细节，是一种更为紧凑的表达方式。
    • 然而拓扑地图不擅长表达具有复杂结构的地图，如何对地图进行分割，形成节点与边，又如何使用拓扑地图进行导航与路径规划，仍是待研究的问题。

    5 SLAM问题的数学表述（p24）

    • 运动方程
    • 观测方程

    6 实践：编程基础

    6.1 安装linux操作系统

    虚拟机参考：【第一天】【ROS操作系统】【1】Ubuntu安装方法（虚拟机-18.04）
    双系统参考：Windows + Ubuntu 双系统（超详细图文教程）

    6.2 Hello SLAM

    1. 首先安装g++，也可以用clang，但这里没有用，比g++好一点
    sudo apt-get install g++

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    1. 创建并打开一个文件main.cpp
    touch main.cpp

vim main.cpp

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    1. 然后写入代码，如下：
    #include <iostream>
using namespace std;


int main(int argc,char argv)
{       
        cout << "Hello SLAM!" << endl;
       return 0;
}    

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    1. 编译
    g++ main.cpp

g++ -o main main.cpp

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    会生成a.out文件（默认命令，指定main），其具有执行权限（终端里面颜色不同，深色）

    1. 运行
    bupo@bupo-vpc:~/shenlan/slam14_my/cap1/c_bian_yi$ ./a.out 
Hello SLAM!


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    6.3 使用cmake

    1. 安装cmake
    sudo apt-get install cmake

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    1. 创建CMakeLists.txt
    touch CMakeLists.txt

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    1. CMakeLists.txt中写入内容，如下：
    #声明要求的cmake最低版本
cmake_minimum_required(VERSION 2.8)

# 声明一个cmake工程
project(HelloSLAM)

# 添加一个可执行程序
# 语法：add_executable(程序名 源代码文件)
add_executable(helloSLAM main.cpp)

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    1. 编译
    • 进行编译，并指定所生成中间文件的位置为当前目录下，其中MakeFile最重要，但不必修改它；cmake处理了工程文件之间的关系
    cmake .

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    • 编译生成可执行文件helloSLAM，实际上调用了g++来编译程序
    make

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    1. 运行
    ./helloSLAM 
Hello SLAM!

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    • 通常为了优化，我们会把中间文件放进build文件夹中，则上述过程就变味了从第四步开始为4.
    mkdir build
cd build
cmake ..
make

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    6.4 使用库

    • 只有带main函数的文件会生成可执行文件
    • 而库（library），是被打包为一个东西，供其他程序调用。

    6.4.1 编写自己的库（纯学习，无用处）

    • 下面演示如何自己编写一个库
    1. 创建主文件夹
    mkdir hello_ku
cd hello_ku
mdkir src

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    1. 创建libHelloSLAM.cpp
    cd src
touch libHelloSLAM.cpp

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    内容如下：

    //这是一个库文件
#include <iostream>
using namespace std;

void printHello()
{
        cout << "Hello SLAM !"<< endl;
}

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    1. 创建CMakeLists.txt文件
    touch CMakeLists.txt

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    内容如下：

    #静态库
add_library(hello src/libHelloSLAM.cpp)

#动态库
#add_library(hello_shared SHARED src/libHelloSLAM.cpp)

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    静态库：静态库以.a作为后缀名，每次被调用都会生成一个副本
    共享库：共享库以.so结尾，只有一个副本，更省空间

    1. 编译库
    mkdir build
cd build
cmake ..
make

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    1. 为了更好的使用，提供头文件libHelloSLAM.h
    cd src
touch libHelloSLAM.h

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    内容如下：

    #ifndef LIBHELLOSLAM_H_
#define LIBHELLOSLAM_H_
//上面的宏定义是为了防止重复引用这个头文件而引起的重定义错>误
//打印一句hello的函数
void printHello();

#endif

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    6.4.2 调用自己的库（在工程include中的，不是下载到系统中的）

    1. 创建文件夹
    mkdir hello_diaoyong_ku
cd hello_diaoyong_ku
mkdir src

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    1. 创建main文件
    cd src
mkdir useHello.cpp

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    内容如下：

    的printHello()函数
int main(int argc,char ** argv)
{
	printHello();
	return 0;

}

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    1. 在include文件夹中创建库
    mkdir include
cd include
touch libHelloSLAM.cpp

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    内容如下：

    
#include "libHelloSLAM.h"
#include <iostream>
using namespace std;

void printHello()
{
	cout << "Hello SLAM !"<< endl;
}

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    创建头文件：

    touch libHelloSLAM.h

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    内容如下：

    #ifndef LIBHELLOSLAM_H_
#define LIBHELLOSLAM_H_
//上面的宏定义是为了防止重复引用这个头文件而引起的重定义错误
//打印一句hello的函数
void printHello();

#endif

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    1. 创建CMakeLists.txt文件
    mkdir CMakeLists.txt

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    内容如下：

    cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project(useHello)

include_directories("include")#说明include是作为一个引用头文件的地方
add_library(hello include/libHelloSLAM.cpp)

add_executable(useHello src/useHello.cpp)
target_link_libraries(useHello hello)


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    1. 编译
    mkdir build
cd build
cmake ..
make

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    1. 运行
    cd build
./useHello

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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/qq_45954434/article/details/125473893