本文起头，咱们将从先容此中的一个关键性模块，即时定位与建图技巧（SimultaneousLocalizationandMapping，以下简称SLAM）动手，慢慢为读者揭开对于机器人自立挪动的奥秘面纱。
高仙是寰球较早处置自立挪动技巧研发与使用摸索的机器人公司之一。建立至今，高仙不休打磨并美满了机器人齐场景挪动技巧，并经由过程寰球跨越50+机型、1万+机器人终端正在5000+行业的落地堆集，实现了从室内到室外等分歧情况、从干净到安防等分歧营业范畴的广泛应用。高仙机器人齐场景挪动技巧给愈来愈多的机器人付与了自立挪动必须的“躯壳”、“大脑”跟“魂灵”。
SLAM问题的提出
试想人若何断定本人正在周围环境中的地位？没错，眼睛！不外，双脚的挪动，大脑对运动的感知等也能给您供给相对运动的信息。事实上，人就是经由过程综合这些感官信息去断定地位跟挪动的，那也是SLAM技巧的灵感起源。SLAM技巧的呈现彻底解决了机器人范畴中“我正在哪儿”的问题，使机器人正在未知情况中的自立挪动成为能够。SLAM经由过程输入的多种内部跟外部的传感器数据，利用算法求解出一个精确的机器人位姿（即地位跟姿态，可以明白为坐标跟朝向，以下简称pose），同时，将每一个pose处失掉的传感器数据拼接起来造成完全的舆图，又可作为计较位姿的根据。
数学上的形态估量
平常正在数学上，可以将SLAM建模成一个形态估量问题，即：
此中，公式(1)为运动方程，默示正在k时辰，机器人的pose(x(k))由k-1时辰的pose(x(k-1))跟k时辰的运动输入(u(k))所决意，因为实际物理情况总会引入偏差，以是增添一个噪声量(v(k))对形态变更造成必然约束。公式(2)为观察方程，默示k时辰的机器人传感器观察(z(k))，由以后时辰的机器人pose所决意。同理，由于物理情况的影响，会带入必然的观察偏差，即w(k)。
静态贝叶斯收集描写
分拣机器人费用上述进程也可以利用静态贝叶斯收集(DynamicBayesNetworkDBN)去描写，如图1所示：
图1.静态贝叶斯收集
全部收集就是一个概率图模子，箭头的指向默示变量的依附关联，如上图中的子图x0-x1，跟u1-x1，可以用前提概率描写。
问题求解方式
因为现阶段激光SLAM作为成熟的算法曾经正在无人驾驶跟机器人中失掉广泛应用，是以本文次要先容激光SLAM计划。
望文生义，激光SLAM是以激光数据作为传感器输入的SLAM计划。图2.a展现了TOF激光雷达的测距原理，经由过程机电动员扭转，将激光脉冲不休投射到障碍物同时吸收反射回的激光脉冲，将光速与航行时间差相乘，求得雷达到响应障碍物的距离（TOF测距原理测距范围广。另外另有基于三角测距的激光雷达，次要针对室内的中近距离测距，图2.b展现了三角测距激光雷达的事情原理。）。
图2.测距激光雷达的事情原理
图2.b.三角测距激光雷达的事情原理
2D与3D激光传感器
图3为2D激光传感器数据的默示。左图为事情区间正在270度激光数据，可以看到激光从+135度扫描到-135度，获得了程度面上每隔一个角分辨率的测距信息。右图为ros中激光的数据显现。图4为3D激光的数据表示，绝对于2D激光雷达，3D激光正在垂直标的目的会同时发射多组激光脉冲，取得了三维空间中对障碍物的测距信息。
图3.2D激光传感器默示
图4.3D激光传感器默示
因为SLAM实质是个体系形态估量问题，即正在给定体系输入的前提下，估量出机器人的pose跟舆图面的坐标，针对两维空间的SLAM，式(1)详细可以默示为：
经由过程供最大前提后验概率(MAP)，计较出响应的pose跟舆图面坐标，即
延长出的两类SLAM算法
A.基于贝叶斯滤波器的方式
基于贝叶斯滤波器的方式包罗Kalmanfilter[1]、ExtendedKalmanfiter、Particlefilter等，是贝叶斯迭代形态估量实际，即先对机器人运动停止建模，机关出贴合物理场景的运动方程跟观察方程，如轮式机器人常利用基于速率的运动模子。之后，套用卡尔曼滤波的五条公式，停止形态猜测跟丈量更新。形态猜测依赖运动方程，从以后形态估量出下一时辰的机器人pose。而丈量更新，则是正在机器人观察到新的面时，对之前的预测值停止批改。可以看到，该进程是一个递归估量进程，从k时辰到k+1时辰的估量。
因为卡尔曼滤波算法是针对线性系统且高斯分布的最优无偏估量，而实际场景中，机器人的运动并没有知足线性特性，且噪声项没有知足高斯分布，是以利用卡尔曼滤波不克不及正确的计较出成果。扩展卡尔曼滤波可以将线性系统约束扩展到非线性体系，取得更好的成果。然而其依旧不克不及逃出高斯分布的限定，因此实际中利用粒子滤波取代上述计划。粒子滤波类SLAM没有依附参数化的运动方程，利用大规模粒子点去模拟无参数化的漫衍，实际上可以近似各类漫衍。如从前的业界风行的GMapping，即采取了该计划。
滤波类算法最大的问题，是没法处置惩罚年夜标准场景的建图。因为滤波类算法是基于递归计算，下一时辰的估计值依赖于上一时辰的估量，因此正在年夜标准场景下，因为体系参数跟传感器观察的不确定性，会形成偏差的渐渐累积，一旦以后时辰的估量呈现误差，之后是没法批改该偏差的，其成果是最初没法取得一致性的舆图。
B.基于图优化的方式
基于图优化的SLAM呈现办理了一致性建图的问题。如果说滤波类SLAM是属于序惯估量的话，基于图优化则是属于批处理。图优化SLAM是现阶段主流的SLAM计划。其次要分为两个模块，前端跟后端。如图5所示。
图5.基于图优化的激光SLAM
前端担任从里程计跟激光数据中求得pose，后端采取回环检测，机关闭环约束，经由过程最小化观察跟估量残差求得优化后的pose。
前端方面，先从里程计取得初始的pose，之后经由过程激光数据接连帧婚配，求得激光约束后的pose(留神这里利用了一次观察信息)。正在接连帧婚配上，有ICP[2]、NDT[3]、暴力婚配[4]等算法。如现阶段主流的激光SLAM-cartographer采取暴力婚配作为前端方式，即利用激光扫描婚配，正在机器人运动中，经由过程婚配前后两帧的激光变更，求得机器人的相对运动。而此中的一个要害模块是三维窗口遍历寻优。这是一种穷举搜索算法，针对立体运动的机器人，可以将pose分化为三个维度，即x轴，y轴，角度轴。经由过程构建三层for轮回，离别对x标的目的、y标的目的、扭转角度标的目的停止遍历搜刮，探求到最优的pose婚配作为估量成果。
须要强调的是，前端属于部分估量，即只能估量以后时辰机器人绝对上一个时辰的pose变更。事实上，因为估量所引入的偏差，跟着运动规模的扩展，该偏差会渐渐累积，招致最初毛病的成果(这个问题跟滤波器类SLAM一样)。办理该问题，可以利用闭环检测(LoopClosure)[5]的图优化后端。经由过程断定机器人是不是返回汗青中的某一点，从而构建闭环约束，经由过程非线性优化将运动进程中的偏差疏散到介入优化的每一个pose中，从而消弭偏差累积。图优化的焦点是机关偏差函数，咱们先举一个简略的例子，如图6所示
图6.图优化约束构建
图中机器人从i面运动到j面，依据前端咱们计较出了机器人的正在j面的pose，即xj，则xj正在xi为坐标系的坐标是z_hat_ij，此时咱们又取得一个激光的观察，经由过程激光帧婚配失掉xj正在xi坐标为z_ij。假定观察跟实际运动是完美的，则z_ij=z_hat_ij。
实际中，精确的xi跟xj该当知足上述偏差最小，该进程机关了无约束的非线性优化问题，之后就是借助常用的优化方式做梯度降低了。
咱们再举一个闭环检测的例子，如图7所示：
药品分拣机器人批发价格分拣机器人是哪个国家图7.机器人运动轨迹
机器人从1面运动到4面，假定机器人运动到4点时，观察到了1面，此时，经由过程前端婚配计较出4面正在1面的pose，即z14，同时由于机器人从1-2-3-4，经由过程pose间变更，估量出了4面正在1面的pose，hat_z_14
实际中，皆是以pose间的变更矩阵作为变量介入优化。
经由过程比照图优化跟滤波器SLAM，二者的实质是同一的，皆是经由过程输入观察，批改猜测量，求解最大后验概率，图优化的方法只是将最大后验经由过程计较背对数的情势，转换成最小化带有偏差项的二次型。而二者区别是，图优化技巧采取了批处理方法，引入了更强的约束，批改了滤波器基于一阶马尔科夫假定的形态递归估量毛病累积。
图8显现了闭环的后果，左图中，已利用闭环检测改正pose，可以看到机器人行驶一周之后，正在该当返回原点的地位，pose呈现较大误差，招致舆图不精确闭合。右图中，因为利用了闭环检测，改正了pose的累积偏差，使得建图与实际场景同等，取得了较好的后果。
图8.闭环优化后果
最初须要增补的是，因为激光SLAM算法框架较为流动，迥然不同，那么决意一个SLAM算法的优劣便降正在了对详细工程问题的处置惩罚上，如笔者正在一样平常开辟中，处置惩罚并办理了以下的问题：
A.若何无效的对激光噪点停止来噪？
B.若何克制静态情况下的定位漂移问题？
C.多少布局类似的情况若何制止闭环毛病？
D.里程计初始值异常跳变若何检测？若何处置惩罚？
E.若何克制反复扫图招致的舆图分辨率降低？
F.码盘里程计与激光数据工夫戳虽然同等，但实际上存在耽误，若何办理？
G....
最初笔者认为，作为一位高仙的SLAM算法工程师，不只须要深耕实际，同时关于工程问题也该当有更多的思虑跟改善。
恰是如许的心态跟寻求，才奠基了高仙正在机器人自立挪动范畴的领先地位。现阶段高仙拥有百万平米的建图才能，超越行业平均水平20倍。
图9.室外百万平米建图-龙东小道
图10.高仙SLAM-MappingtheWorld
至此，咱们对SLAM技巧要办理的问题，和正在机器人、无人驾驶、无人机等范畴内比力成熟的激光SLAM算法有了必然的意识。SLAM关于机器人的行为跟交互起到至关重要的作用，它是使智体晓得本人正在那里、周围环境若何和下一步该若何行为的关键性根底。
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