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SLAM for Dummies

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标签: AI

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

机器视觉

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统。

SLAM

SLAM

本文的目的是介绍针对移动机器人的SLAM教程。有很多论文是关于SLAM的,对于此领域的新手而言,这可能需要花费很多时间去理解实现SLAM所涉及的intricacies。因此本文希望在呈现此领域时尽量保持需要最少的先决条件。当你读完本文之后,相信你也可以实现一个基本的SLAM。

SLAM实现方法很多,首先就是可使用的硬件很多,其次SLAM与其说是一个算法,不如果它更像一个概念(concept)。SLAM涉及的步骤很多,不同的步骤又可以用不同的算法来实现。大部分时候我们针对这些不同的步骤阐述一个单一的方法,但为了进一步阅读,提示其他可能的方法。

写这篇文章的动机主要是让我们自己去更好的理解SLAM,俗话说:能把别人教懂了,才是真的懂了(英语原文不是这样的,我临时编的^_^)。另一个原因是,现存的很多关于SLAM的论文都是偏向理论的,而且主要关注的是SLAM某一个小领域上的创新,当然这也是这些论文的初衷所在。本文的目的是希望能更偏向于实践,且简单、基本的SLAM算法,这可以成为一个去更好的理解SLAM的开始(这句话翻译的自己读着都别扭)。对于了解SLAM的同学,我们将展现一个完整的、使用用EKF的SLAM解决方案。完整并不意味着完美,意思是我们会涉及实现SLAM的所有基本步骤。值得注意的是,SLAM问题并没有完全被决解,此领域依然有很多值得研究的地方。

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