SLAM快速入门

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01 Slam概述  SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写，意为“同步定位与建图”. SLAM的典型应用领域: 机器人定位导航领域-地图建模, VR/AR方面-辅助增强视觉效果, 无人机领域-地图建模, 无人驾驶领域-视觉里程计。 SLAM框架: 传感器数据： 主要用于采集实际环境中的各类型原始数据。包括激光扫描数据、视频图像数据、点云数据等。 视觉里程计： 主要用于不同时刻间移动目标相对位置的估算。包括特征匹配、直接配准等算法的应用。 后端： 主要用于优化视觉里程计带来的累计误差。包括滤波器、图优化等算法应用。 建图： 用于三维地图构建。 回环检测： 主要用于空间累积误差消除 其工作流程大致为： 传感器读取数据后，视觉里程计估计两个时刻的相对运动（Ego-motion），后端处理视觉里程计估计结果的累积误差，建图则根据前端与后端得到的运 ………………………………