图灵汇官网

SLAM技术概述

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术的核心目标在于根据传感器获取的数据构建一致的环境地图，并追踪自身在环境中的位置。这一过程对于自动化车辆、无人机及机器人至关重要，尤其在未知或动态变化的环境中。SLAM通过识别和重访已知区域，持续修正自身的轨迹估计，从而有效减少定位误差的累积。

制图师SLAM堆栈

制图师是谷歌开源的LiDAR图形SLAM解决方案，其架构分为前端和后端。前端负责处理传感器数据，构建姿势图，而后端则专注于优化姿势图，消除随时间累积的漂移。制图师由本地轨迹生成器和全局SLAM组件构成：

• 本地轨迹生成器：采用体素占用网格扫描匹配和地图构建技术，生成一系列紧凑的子地图，每次扫描嵌入相邻子地图中。
• 全局SLAM：通过快速相关扫描匹配，发现旧子地图和新激光扫描之间的闭环对应，实现地图的全局优化。

实验平台与硬件配置

实验使用定制的四轴飞行器作为平台，搭载了由Kopterworx公司提供的设备，包括四个T型电机P60 KV170推进装置、22英寸折叠螺旋桨，总尺寸为1.2m x 1.2m x 0.45m，重量9kg（含电子设备和电池）。更大的体积允许更大的电池容量，提供30分钟的自主飞行时间。实验中使用的硬件包括：

• Pixhawk 2.1飞行控制器
• ProfiCNC / HEX Kore大电流电源板
• 英特尔NUC迷你电脑，作为机载计算平台，运行Ubuntu Linux 18.04 LTS操作系统，集成ROS Melodic中间件。
• U-blox M8P IC驱动的Velodyne Puck LITE LiDAR、LPMS CU2外部IMU和HERE+ GPS，用于数据收集和定位。

安全闭环与GPS集成

实验展示了闭环校正的引入，显著改善了定位精度。比例因子的调整进一步平滑了姿态估计，减少了阶跃干扰。GPS数据用于地理参考，尽管标准偏差较大，但有助于增强定位信息。然而，GPS测量的不准确性对优化过程产生挑战，尤其是在高度测量方面。通过调整权重，尝试平衡GPS测量对定位的影响，但尚未完全解决GPS测量的负面影响，且可能延长了定位过程。

导航应用

借助提取的子地图构建OctoMap，无人机能够在环境中规划无碰撞路径，实现自主导航。这种方法不仅提供了姿态反馈，还利用环境信息进行路径规划，提升导航效率和安全性。尽管使用M8P GPS传感器时面临挑战，但已有成功案例表明，改进的GPS对准方法适用于其他类型的系统，如地面车辆和商用测绘级LiDAR数据采集系统。

结论

SLAM技术在自动化系统中发挥关键作用，制图师SLAM堆栈通过优化算法提高了定位精度和稳定性。实验平台的详细配置展示了硬件集成的重要性，而导航应用则进一步拓宽了SLAM技术的应用领域。未来研究应继续探索GPS集成的优化策略，以提升整体性能，特别是在具有挑战性的环境条件下。