极路由4 做网站,wordpress安装完成访问不了,企业网站备案条件,百科wordpress【 声明#xff1a;版权所有#xff0c;欢迎转载#xff0c;请勿用于商业用途。 联系信箱#xff1a;feixiaoxing 163.com】 在所有的slam算法中#xff0c;基于反光柱的激光slam和基于二维码的视觉slam是落地最彻底的两种slam方法。和磁条、色带等传统导航方式相比较版权所有欢迎转载请勿用于商业用途。 联系信箱feixiaoxing 163.com】 在所有的slam算法中基于反光柱的激光slam和基于二维码的视觉slam是落地最彻底的两种slam方法。和磁条、色带等传统导航方式相比较它们最大的优点就是操作简单、部署灵活不需要进行复杂的地面施工就可以短时间内在客户现场应用起来。 到这里很多人又发现了一个新的问题实际使用的这些slam算法和我们读的论文算法好像有很大的不同。就拿激光slam来说大家学习的时候一般都是各种scan_to_scan、scan_to_map算法为了提高正确性有时候还需要加上后端优化以及环回检测但实际应用中好像很少听说有一种算法可以覆盖所有的场景。所以今天我们可以正好借这个机会讨论一下slam落地和slam科研之间的区别。 1、稳定是slam落地的第一要求 不过是哪一种算法我们都可以很容易找出它最佳的应用场景。但是这种算法的泛化属性怎么样是不是能够应用在各种客户的场景这就两说了。通常slam本身最大的难点就是如何从扫描的传感器数据中获取特征点基于这些特征点来进行制图和定位的工作。而这些特征点是不是稳定、可靠的此时此刻就变得非常关键了。 换个思路假设自然场景中的特征点都是人工有意设计和部署的那么是不是应用的难度一下子就降低了很多。因为相同的特征自然界几乎是不存在的。即使有我们也可以通过算法、特征、参数配置的方法快速地进行过滤处理是不是有了这关键的第一步后面的工作一下子就变得容易起来了。 2、客户场景大多数是一个多变的场景 对于科研的同学来说场景稳定、光照稳定这些都是算法能够稳定运行的重要条件。但事实上客户的场景却又是快速变化的场景。每个客户有自己的主营业务机器人的参与只是帮助他们来降本增效的本质上不大可能为这些机器人做太多的改变和修正。所以对于机器人来说它就有必要自己来适应这些复杂的客户场景。 以机器人的lidar安装位置来说如果安装过低那么不可避免地它会遇到各种各样复杂的场景人、设备、其他机器人的干扰这些都是不可避免的。当然安装位置如果很高这个时候玻璃、长走廊、白色的围墙这也会是另外一个麻烦。所以不管哪一种情况算法上做的预设性条件在现实中并不满足。 3、软件开发成本问题 当前slam开发在所有的成本之中软件成本是最大的开支。硬件的成本一般都是公开透明的但是软件成本、以及嵌入式功能开发、优化、调试的成本很多时候就是一个无底洞最后结果如何很多时候还未可知。降低这种成本的方式最好的办法就是开发通用的slam框架大家接口一样算法之间可以彼此替代只需要进行参数的设置和调整就可以切换成新的算法继续去运行和处理。 此外很多时候算法运行的开发板一旦确定之后基本上算力就固定了。但是客户的需求确实千差万别实现这些需求确有需要各种各样的算法。有的算力要求低有的要求却很复杂如何扩充这些算力保证软件有足够的算力作为支撑这也是需要好好考虑的一件事情。 4、多传感器的融合是唯一的办法 很少有一种传感器能覆盖所有的场景。所以实际环境当中一般都是利用多个传感器的算法一起参与到最终数据的处理过程当中。该用里程计就用里程计该用imu就用imu该用lidar就用lidar该用图像用图像一切以机器人稳定运行、项目稳定验收作为最终的考核标准。 5、路径设计也是slam的重要环节 slam归根到底还是一种算法它需要有效的输入数据和合理的参数才能产生合适的输出结果。一旦输入的数据质量不高那就不要期望它的结果很好。而在工厂当中现场的FAE有必要根据算法的要求、以及过往的经验找出最合适的robot行走路径来满足这些输入数据的要求。 路好不好、平不平整slam扫描到的环境是不是特征明显反光柱部署的位置是不是合理光源是不是充足这些都是需要好好考虑的。算法本身是固定的但是合适的现场部署通过参数标定和路径优化才能最大化保持算法的可靠性和稳定性。单靠算法自己本身除了调参能做的工作有的时候很有限。 6、两种slam前景 目前使用比较多的slam还是激光slam它本身更多时候是一个工程问题。也就是说相关的理论都是很成熟的主要就是看怎么应用起来。而视觉slam目前为止还是一个科学问题如果连稳定的特征点都没有办法实现的话那本身还有很大的应用门槛。所以不管是哪一种办法要想真正落地有必要最大程度解决特征点稳定性的问题只有解决了这些问题才有进一步扩展和应用的可能性。
