1 本文介绍

如题目所示，介绍SLAM在无人系统和增强现实方面的应用，这部分是一个overview。
链接：2017.11 https://www.chinahadoop.cn/course/1084/learn#lesson/20439
作者：杨亮(chiyangliang@gmail.com)

2 SLAM与机器人领域常识

机器人顶会：ICRA
机器人开源系统：
- ROS robot operating system
执行器(驱动器)-》感知器(传感器)-》控制器-》环境理解-》定位-》导航-》避障
SLAM知名综述：
SLAM能提供什么：
- 高速高精定位
- 尺度信息，三维模型

3 SLAM经历的阶段

滤波器模型
- 奠基人：javier civera, Andrew J. Davison 提出 EKF monocular SLAM
- 模型图：
- 滤波器模型的缺陷：
  - 公式中0-k，k一直在增加，计算量一直在膨胀
- 滤波器-》图优化
  - EKF-SLAM -》 PTAM-SLAM
- 滤波器越来越重要：
  - 便宜：IMU+相机
    - 不用RGBD: 不实用：尺寸大用在手机上，功耗大
  - 使用滤波器的源头：
    - 运动控制的估计量+观测量，通过贝叶斯概率的方式进行融合
RGBD-SLAM
ORB-SLAM
LSD-SLAM: 基于连续两张图片的照度不变
激光SLAM
- 主动式的(基于图像是被动式的)
- 最大问题：定位精度太高，单帧地图的理解能力特别强(如：ICP)
- 激光领域的大神： zhang ji 精度0.5m
  - LOAM
  - V-LOAM
- 谷歌：
  - 标准：Cartographer
- 伯克利大学：
  - BLAM 开源的效果还可以
- SegMatch

4 SLAM知识框架

深度还原：
- 通过单目还是双目，做深度还原都是不靠谱的，因为这个滤波器问题
  - 即概率问题
- 方案：RGBD 深度相机
卡尔曼滤波器：
- 在贝叶斯估计的基础上，加上了噪声是高斯分布的估计
四元数：
- 将位-姿用向量的形式表示，然后两个向量之间一次旋转到位
- 对比欧拉角：必须绕一个轴旋转，比如：先x再y再z….严格的顺序
  - 最大弊端：万向节锁(Gimbal Lock)问题
回路和图优化
- 开源工具包：G2O, Ceres

4.1 点云地图的弊端

都是点，理解起来比较困难
激光的相应比较慢
热点：
- 语义地图（如PointNet）,场景理解
- 代表人物：李飞飞博士 dense capture

4.2 深度学习

热点：
- 单目深度估计- 如基于视觉
目前在美国状态：
- 更侧重于编程：因为理论知识要求少，而实践应用要求高
动态障碍物追踪和规避
- 目前先进的方法：end-to-end方法
  - 直接使用图片+depth进行解算，输出该左转还是右转
创业：
- camare-IMU融合！低成本，VR&AR 应用广泛
- VR一键装修，家具，装饰等
Event Camera
- 与传统相机相比，Event Camera是完全不同的，它不是记录一个场景的，而是记录一个场景的变化。在一个没有物体移动的场景中架设一台Event Camera，它不会显示任何东西。但是一旦Event Camera检测到运动（像素级的光线发生了变化），它就会在每个像素的基础上以非常高的刷新率（毫秒）呈现出来。如果你所关心的是在移动时避开物体，一台Event Camera就是你的不二之选，因为这种相机只是在寻找像素的变化，对低光也很敏感，并且不会因为强光而拍不到移动物体。
- https://www.zhihu.com/question/47111443
- https://blog.csdn.net/libocao/article/details/90201141

5 SLAM与无人系统的结合点

增强现实与无人驾驶：
- JOCOMMENT：如将行驶信息，直接投影到车道上去…
- 增强现实推荐书籍:

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SLAM：无人系统和增强现实overview

1 本文介绍

2 SLAM与机器人领域常识

3 SLAM经历的阶段

4 SLAM知识框架

4.1 点云地图的弊端

4.2 深度学习

5 SLAM与无人系统的结合点

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