SLAM定义 机器人主要解决6/9/20
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同步定位与地图构建（SLAM或 Simultaneous localization and mapping）是一种概念：希望机器 人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的地图 特征（比如，墙角，柱子等）定位自身位置和姿态，再根据自身位置 增量式的构建地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。 定位：机器人必须知道自己环境中的位置 建图：机器人必须记录环境中特征的位置 SLAM:机器人在定位的同时建立环境地图


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粒子滤波器的基础是序贯重要性采样，是通过Monte Carlo仿真 来实现递推贝叶斯滤波技术。基于粒子滤波器的SLAM方法中心思想 是将SLAM问题分解为机器人的定位和路标集合的估计两个子问题来 进行求解。算法将粒子滤波器和卡尔曼滤波器结合起来，利用粒子滤 波器进行位姿的估计，而路标位置的估计利用卡尔曼滤波器来实现， 每个不同路标采用独立的滤波器。 步骤： 1.采用新位姿，扩展对机器人路径的后验估计； 2.更新观测路标估计； 3.计算采集权值，进行重采样处理。
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真正完全自主的机器人要求地图创建与定位必须能够在线计算， 因而对计算复杂度的要求是非常苛刻的。而同时定位与地图创建中因为 是机器人与特征目标之间的相对检测，所以机器人位姿的估计误差与地 图的估计误差强相关，在估计过程中必须保存这些状态之间的相关性 （即保存整个协方差矩阵P）来得到估计的一致性。这样，算法的空间 复杂度应为O（n2）(n为地图中路标的个数）。针对系统对计算机复杂度 的要求，为保证一致估计，每次测量后都必须对协方差矩阵P做更新操 作，时间复杂度为O(n3 ），利用观测阵的稀疏特性和静态路标的特点， 时间复杂度可降为O（n2）,这样仍然不能满足大规模地图构建和实时导 航的需要。因此，研究如何降低SLAM的算法复杂度具有积极意义。
事实上，同时定位与地图创建的困难在于系统无处不在的不确 定性，机器人本身机械性能或未知外力造成的不确定性将导致运动估计 出现误差，观测的不确定性将导致校正失败，更不必说动态环境中的环 境不确定性。如何处理不确定性，尽量减少各种客观存在的不确定性引 起的误差是同时定位与地图穿件的关键，也是各种算法的精髓。
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主要缺点： 粒子数匮乏，即样本贫化，是指随着迭代次数增加，粒子丧失多 样性的现象。 因此，研究如歌降低样本贫化对SLAM的影响，对提高定位和地 图创建的精度具有重大意义。
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基于期望极大化算法的SLAM解决方案，将地图创建转化 为基于机器人运动和感知模型概率约束条件下的最大相似度估 计问题，求得机器人位姿的最大后验概率估计。由于EM估计只 能求取局部的极大值，在应用中常用迭代算法，每次对位姿进 行修正，知道达到最大值，地图创建的结果是一个个逐渐增进 的地图。 步骤： E-步：根据先验地图信息估计机器人后验概率密度函数； M-步：目的是根据E-步的最优估计，求取传感器量测的最 大似然估计，以创建新的最大相似地图。
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SLAM定义 机器人主要解决的问题 实现方法 标题四
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我在什么地方？ 机器人必须知道自身所处的位置才能为下一步的动作做出相应的决 策。移动机器人根据外部或内部传感器获知环境信息来得到自身当前的 位置，这就是所谓的机器人定位问题，他是解决后两个问题的基础 我要去哪里？ 为了完成自身的任务或命令，机器人必须知道它将要去哪里，在 实际应用中，它必须能识别目标，并确定目标的状态，值就是所谓的目 标定位。 我该怎么去？ 一旦机器人知道了它在那里和将要去那里，那么它必须寻找一条既 不碰到障碍物又能顺利完成工作任务的最优路径，即路径规划问题。
尽管SLAM算法的理论已经有了很好的基础，但要将其运用于实 际应用中，特别是大型的非结构环境下的SLAM，仍有大量理论和实际问 题需要解决，主要包括： 不确定性处理 数据关联 计算复杂度 积累误差 地图表示法
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尽管EM算法比KF算法具有更好的收敛性，但EM算法是局部离线最 优方法，算法时间复杂度随时间递增，在M-步最优计算中存在高维求解 难的问题，制约了其在大规模环境下的应用。 因此，可在这方面进行深入的研究，以改进EM算法，提高SLAM 系统性能。

卡尔曼滤波器法 粒子滤波器法 期望极大化（EM）法


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该原理最先由Smith等人首先提出，利用包含机器人位姿向量和 环境特征向量的增广向量表示空间环境，讲机器人运动与环境特征的 关系描述为两个非线性模型即机器人运动模型和观测模型。机器人控 制信号输入到系统运动模型中，实现机器人的运动，卡尔曼滤波法根 据系统模型实现机器人位姿的预测，同时机器人根据系统观测模型获 得对环境特征的观测。预测特征和观测特征之间要进行数据关联匹配 处理，选择最佳匹配特征用于对机器人位姿的更新，候选匹配特征被 认为是对环境观测获得的新特征，用于对地图的增广。
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SLAM定义 机器人主要解决的问题 实现方法 关键问题
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目前，基于几何特征的环境地图表示法，由于具有存储空间简 约、直观、易于实现等优点，是SLAM研究中应用最广泛的表示方法。然 而SLAM问题属于超多维问题，当移动机器人运动空间较大时，随着机器 人不断的进行环境特征提取，环境特征数目将达到上百甚至上千个数量 级，这对计算机存储和处理提出了更高的要求。另一种常用的环境描述 法是基于网格的地图表示法，但它同样受到环境规模和栅格分辨率的影 响：分辨率低对于环境的表示精度降低，分辨率高、环境地图大则内存 的消耗量大，特别是对三维地图尤为明显。
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同时定位与地图创建中的误差主要来自三个方面：观测误差、 里程计的误差和错误的数据关联带来的误差。当机器人在已知地图的环 境中进行定位时，机器人可以通过观察位置已经的特征标志对里程计的 误差进行补偿，每次观测使机器人的位置误差趋向于观测误差与特征标 志的位置误差之和。然而在同时定位与地图创建中，由于机器人的位置 和环境中的特征标志的位置都是未知的，观测信息不能有效的纠正里程 计误差，机器人位置误差的增大将导致错误的数据关联，从而增大特征 标志的位置误差，反过来，特征标志的误差有将增大机器人位置误差。 因此，机器人的位置误差与特征标志的位置误差密切相关，它 们之间的相互影响使机器人和特征标志的位置估计产生累计误差，难以 保证地图的一致性。
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SLAM定义 机器人主要解决的问题 实现方法 关键问题
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数据关联是对两个特征标志进行匹配，确定它们是否对应环境 中的同一特征，数据关联不准确将导致滤波器发散。同时定位与地图创 建过程中数据关联主要完成两个任务：新环境特征的检测和特征匹配。 虽然目标跟踪、传感融合等领域，数据关联已经得到较好的解决，但这 些方法的计算量大，不能满足同时定位与地图创建的实时要求。目前常 采用的数据关联方法是最近邻法（Nearest Neighbor,NN）,该方法简单， 但对距离很近的两个特征，算法容易导致关联不准确。近年来关于数据 关联的研究逐渐增加，相继提出了基于联合兼容性测试的数据关联方法、 基于几何关系的数据关联方法等。而基于概率的方法巧妙地绕过数据关 联问题，但非常高昂的计算代价不利于其在大规模环境下应用。
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