激光SLAM算法学习（二）——2D激光SLAM

2D激光SLAM

1、2D激光SLAM的介绍
2D激光SLAM的输入：
IMU数据
里程计数据
2D激光雷达数据

2D激光SLAM的输出：
覆盖栅格地图
机器人的轨迹 or PoseGraph

2D激光SLAM的帧间匹配方法：
PI-ICP
梯度优化方法<——hector_slam
CSM(Correlation Scan Match)
State of Art: CSM+梯度优化

2D激光SLAM的回环检测方法：
Scan-to-Map
Map-to-Map
Branch and Bound & Lazy Decision

2、2D激光SLAM的发展——时间
Filter-based
EKF-SLAM----90年代
Gmapping----07
FastSLAM----02~03
Optimal RBPF----10
Graph-based
Globally Consistent Range Scan For Environment Mapping----97
Karto SLAM----10
Incremental Mapping of Large Cyclic Environments----99
Cartographer----16

3、2D激光SLAM的应用
数据的预处理—非常重要！！！
轮式里程计的标定
不同系统之间的时间同步
激光雷达运动畸变去除

实际环境中的问题：
动态物体
环境变化
几何结构相似环境
建图的操作复杂
全局定位
地面材质的变化
地面凹凸不平
机器人载重的改变