多传感器融合的SLAM综述
1.单一传感器SLAM面临的问题
单一传感器会面临很多棘手的场景：在纹理少、四季天气变化、光照剧烈变化、车载条件IMU退化、长走廊、机器人剧烈运动等情况下，如下图所示。在这些复杂场景中，原来很好用的单一传感器的SLAM方法在往往会无用，很难发挥出应有的效果，导致建图失败。这些很棘手的场景会给我们带来实际应用中的困惑，采用单一的传感器会面临这个问题，所以多源融合这个领域很热门，被产业界所认可。
2.多传感器的融合方案
下图选自浙江大学刘勇教授在第二届全国SLAM技术论坛中的报告。
从上面多元融合的框架中我们可以看出，多源融合主要分为以下几个方面的融合：
- 多传感器的融合：比如相机、激光、IMU以及GPS等
- 多特征基元的融合：通过对特征点、线段还有灰度信息这些特征进行提取，从而得到多个特征基元。使用激光之后还能够得到三维点云的线特征、面特征以及正态分布特征，这些都是我们做SLAM时经常会使用的特征。
-几何语义的融合：对相机和激光进行融合可以得到两个通道的信息，即图像和点云。现在的很多工作会将图像和点云信息直接输入到神经网络，这从某种层面上来说能够帮助我们提取语义信息。然后加上点云和图像的语义信息，就能够把几何和语义融合起来。
3.多源融合面临的问题
- 多传感器融合之后，传感器间数据如何同步？外参关系如何标定？
- 引入大量传感器之后，数据处理非常耗时，这与我们希望实现轻量级、快速响应且紧凑的SLAM系统相矛盾；
- 传感器根据原理的不同，有些观测相互耦合，信息有一定的冗余；
- 多特征基元的融合，在做线、面特征提取时，这是很工程化而且很依赖技巧，目前没有特别好的方法能够把线面的特征做到特别的通用、鲁棒；
- 进行参数化或者数据关联时，如果使用很差的原始输入，会产生很多误差和干扰。除此之外，图像特征和激光特征如何进行提取？几何特征之间如何实现紧耦合，这都是进行多源耦合会面临的问题；
- 怎么将语义信息融合到传统或者经典SLAM框架里，甚至能够像人一样地对语义进行认知。此外如何应用和集成图像语义和激光的语义信息，这也是非常有挑战性的问题。
本文是对浙江大学刘勇教授在第二届全国SLAM技术论坛中的报告和拾叁SHETHAN的imu 里程计融合_多源融合SLAM的现状与挑战这篇博客的整理
原文链接
多传感器融合的SLAM综述相关推荐
- 全部开课！加入学习群一起进步（附点云、多传感器融合、SLAM、三维重建课程）...
前言 终于,工坊参与开发的几门课程已全部上线,涉及点云处理.三维重建.视觉SLAM.激光SLAM.自动驾驶多传感器融合感知等内容.授课老师均为一线工程算法人员和国内外高校博士,拥有丰富的理论和实践工程 ...
- ICRA2021论文阅读-多传感器融合语义slam
本文主要介绍了近期自己阅读的一篇IROS2020和四篇ICRA2021顶会论文. 作为自己的笔记使用,如果存在错误,期望各位读者指出. <AVP-SLAM: Semantic Visual Ma ...
- 【多传感器融合定位SLAM专栏】前端里程计、IMU预积分、滤波、图优化推导与应用（3）
本专栏基于深蓝学院<多传感器融合定位>课程基础上进行拓展,对多传感器融合SLAM的学习过程进行记录 文章目录 第三章 惯性导航原理及误差分析 惯性器件 1. 机械陀螺 2. 激光陀螺 ME ...
- 最新导航综述！SLAM方法/数据集/传感器融合/路径规划与仿真多个主题
点击下方卡片,关注"自动驾驶之心"公众号 ADAS巨卷干货,即可获取 点击进入→自动驾驶之心[SLAM]技术交流群 后台回复[SLAM综述]获取视觉SLAM.激光SLAM.RGBD ...
- 多传感器融合SLAM：激光雷达、RGB相机、IMU定位与光度重建
作者 | 流川峰 编辑 | 深蓝前沿 点击下方卡片,关注"自动驾驶之心"公众号 ADAS巨卷干货,即可获取 点击进入→自动驾驶之心[SLAM]技术交流群 后台回复[SLAM综述]获 ...
- 聊一聊SLAM核心算法之ESKF多传感器融合算法
作者 | 应知 编辑 | 汽车人 原文链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/628074965? 点击下方卡片,关注"自动驾驶之心"公众号 ADAS巨卷 ...
- 领域最全！多传感器融合方法综述！(Camera/Lidar/Radar等多源异构数据)
点击下方卡片,关注"自动驾驶之心"公众号 ADAS巨卷干货,即可获取 点击进入→自动驾驶之心技术交流群 后台回复[ECCV2022]获取ECCV2022所有自动驾驶方向论文! 自动 ...
- SLAM综述(1)-Lidar SLAM
分 享 SLAM包含了两个主要的任务:定位与构图,在移动机器人或者自动驾驶中,这是一个十分重要的问题:机器人要精确的移动,就必须要有一个环境的地图,那么要构建环境的地图就需要知道机器人的位置. 本系列 ...
- 论文精读 | 语义SLAM综述：现状回顾问题分析未来趋势！
作者 | 鱼肖农 编辑 | 汽车人 原文链接:zhuanlan.zhihu.com/p/590974335 点击下方卡片,关注"自动驾驶之心"公众号 ADAS巨卷干货,即可获取 ...
最新文章
- UE4编译专用服务器
- Objective-C语法之代码块(block)的使用
- 线程池方式调用spring mvc的业务类的简单实例
- 10分钟开始.Net Core
- linux中export和source的作用和区别
- 【Linux系统编程】Linux信号列表
- 盘点 8 种最坑的 SQL 错误用法
- RocketMQ（九）—Queue分配算法
- Linux内核分析 - 网络[一]：收发数据包的调用
- SAP License：特殊采购类型－寄售及其结算
- Oracle下的用户创建角色、授权、建立表空间
- 【TWVRP】基于matlab遗传和模拟退火算法求解带时间窗的取送货问题【含Matlab源码 1139期】
- VBA，工作簿workbook相关操作，workbooks.add workbooks.save workbooks.saveas 等等
- 基于iOS11的HEVC(H.265)硬编码/硬解码功能开发指南
- CnOpenData中国理财产品数据
- 用健身的思维来对待学习
- 无法连接虚拟设备 floppy0，因为主机上没有相应的设备。 您要在每次开启此虚拟机时都尝试连接此虚拟设备吗?
- 旋转曲面的面积——微元法【】
- 无需PS，这些工具也能轻松更换寸照底色
- 搭建自己的小程序服务器