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SLAM实现模块及功能
SLAM
实现模块及功能
1. 简介
2. 数据预处理
2.1 功能
2.2 输入
2.3 输出
3. 前端里程计
3.1 功能
3.2 输入
3.3 输出
4. 后端图优化
4.1 功能
4.2 输入
4.3 输出
4.4 方法
5. 闭环检测
5.1 功能
5.2 输入
5.3 输出
6. 显示模块
6.1 功能
6.2 输入
6.3 输出
7 传感器特性
1. 简介
SLAM主要有5大模块组成
数据预处理
前端里程计
后端图优化
闭环检测
显示模块
2.
数据预处理
2.1 功能
接收各传感器信息
传感器数据时间同步
点云运动畸变补偿
传感器信息统一坐标系
2.2 输入
GNSS组合导航位置、姿态、角速度、线速度等
雷达点云信息
雷达和IMU相对坐标系
2.3 输出
GNSS组合导航位置、姿态
畸变补偿后的点云
3. 前端
里程计
3.1 功能
根据点云计算位姿并发送
3.2 输入
雷达点云
3.3 输出
里程计累计位姿
4. 后端图优化
4.1 功能
从里程计位姿中提取关键帧
根据关键帧位姿、GNSS组合导航约束和闭环检测约束来优化位姿
后端通过图优化实现消除累计误差的功能
4.2 输入
前端里程计位姿
GNSS组合导航位姿
闭环检测相对位姿
4.3 输出
优化后的位姿
4.4 方法
目前有三个流行的库:g2o、gtsam、ceres
5. 闭环检测
5.1 功能
根据位姿搜索附近历史帧
如果有则做匹配
如果匹配结果符合要求则建立约束,并发送
5.2 输入
关键帧对应的GNSS组合导航位姿(因为用开环位姿检测不够准确,尤其大场景)
5.3 输出
闭环位姿约束
6. 显示模块
6.1 功能
根据优化后的位姿生成点云地图
显示点云地图和当前帧点云
6.2 输入
优化后的历史帧位姿
当前帧点云
当前帧位姿
6.3 输出
按优化后的位姿投影之后的当前帧点云
按优化后的位姿投影之后的当前帧位姿
局部小地图点云
全局大地图点云
7 传感器特性
融合原则
:通过融合消除误差的过程,就是为该误差寻找差异性信息的过程 (互补性)
IMU: 具有随时间的累积性,但不跳变 (累积性)
GNSS:具有跳变性,受遮挡或干扰时无信号 (位姿跳变)
轮速计:无时间累积性,但会打滑
点云地图:位姿跳变、且在空旷地区无有效数据
激光里程计:具有随距离的累计性(累积性)
参考:
从零开始做自动驾驶定位
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原文地址:https://blog.csdn.net/MyArrow/article/details/126986186
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