當使用視覺SLAM對乙個環境建圖之後,如何讓機械人能夠「理解」地圖並導航呢?

時間 2021-05-31 04:24:41

1樓:飛什麼飛機

以orbslam為例,說個現成的例子

1.先做個pcl稠密建圖

2.再把稠密通過八叉樹/四叉樹這種通過體素佔據三維地圖的方式表示出來,可以用octomap

3.把octomap生成的三維地圖在用RRT進行路徑規劃,規定RRT地圖A,B兩點,完成導航

4導航訊號有了,pid控制下就可以了

2樓:我叫咖菲貓

本來我是做路徑規劃的,但是我一直不明白如何確定自己在地圖上位置,於是就開始了slam的研究,來尋找這個問題的答案,發現這個問題與回環檢測相似又不同,比如orbslam用的是基於稀疏特徵點的詞袋模型,而導航路徑規劃需要一般是儲存的3d稠密點雲圖或octomap等佔據網格圖等,那這時候為了重定位如果還要利用建圖過程中的儲存的特徵點詞袋太累贅了我覺得,通用性也不高,按照這個邏輯萬一建圖是別的方法,而且也沒有特徵點匹配,那用地圖的人哪來的詞袋。。。。所以稠密地圖的重定位得從地圖本身入手,建圖的人也應該考慮這個問題,畢竟使用者不一定會slam,只想基於已有地圖進行定位。。。。。。遺憾的是目前我只在雷射slam中看到過完整的基於地圖的導航方案(雖然也不是很完美),比如2d雷射中以前用過amcl進行重定位等等,3d雷射中也見過icp匹配,但我認為這個也有待優化,不見得適用於視覺感測器,視覺感測器可以獲取豐富的資訊,但是單個深度畫素雜訊大,仿照雷射的方法不僅沒有雷射的精度還浪費了視覺感測器資訊豐富的優勢,所以目前語義vslam的研究刻不容緩,slam本來是為了解決機械人導航,現在該是回歸老本行時候了。。。。。

我乙個搞路徑規劃的,就看了一點slam,言論難免會出錯,拙見,求指正。持續關注這個問題。

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