一、學(xué)習(xí)心得記錄（不一定對(duì)）：轉(zhuǎn)載了很多博主的網(wǎng)站，若侵權(quán)，告知必刪

1. 激光slam 和視覺(jué)slam 實(shí)際在實(shí)現(xiàn)的時(shí)候完全是兩碼事，可能根本思想差不多，特別是非線性優(yōu)化方面，但是實(shí)現(xiàn)方案差距較大，需要轉(zhuǎn)變思維。

2. 2D激光slam和3D激光slam 的實(shí)現(xiàn)方案還是有些區(qū)別,3D目前主要用在室外無(wú)人車或者送快遞機(jī)器人等； 2D主要用在室內(nèi)環(huán)境，家用掃地機(jī)器人 、工廠貨倉(cāng)環(huán)境、室內(nèi)（建筑物內(nèi)）移動(dòng)機(jī)器人（送餐，護(hù)士送藥）等。

3. ROS wiki 和 中文版社區(qū)創(chuàng)客智造里面有很多現(xiàn)成的基于ros的軟件包，按照教程 自己安裝好之后，可以在gazebo仿真環(huán)境 用gmapping等算法 掃描建圖； 建完圖后? 也有導(dǎo)航包 供調(diào)用 從起始點(diǎn) 路徑規(guī)劃并導(dǎo)航 運(yùn)動(dòng)至 終點(diǎn)； 按照教程執(zhí)行相應(yīng)的指令即可。

4. 真的想弄懂2D激光slam的具體實(shí)現(xiàn)原理又是一碼事了。《概率機(jī)器人》教材看了頭疼，不適合小白做入門，適合有一定積累后的理論參考和升華。

5. 最好先知道2D激光雷達(dá)的硬件物理原理（淘寶搜激光雷達(dá) 看一下長(zhǎng)什么樣子，寶貝詳情里面的介紹，各種參數(shù)，掃描一周的數(shù)據(jù)值等，買一個(gè)實(shí)際操作最好）

? ??https://blog.csdn.net/weixin_44501612/article/details/106831793?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param

這個(gè)博客，里面有ros官方給的激光數(shù)據(jù)類型，可以查看一下

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二、學(xué)習(xí)參考博客

1. 簡(jiǎn)單介紹類

?激光SLAM算法學(xué)習(xí)（一）——激光SLAM簡(jiǎn)介：?https://blog.csdn.net/qq_34675171/article/details/90552793

激光SLAM算法學(xué)習(xí)（二）——2D激光SLAM? ：?https://blog.csdn.net/qq_34675171/article/details/90573253

激光SLAM算法學(xué)習(xí)（三）——3D激光SLAM? ：https://blog.csdn.net/qq_34675171/article/details/90573305

2D激光SLAM的輸入： IMU數(shù)據(jù)、里程計(jì)數(shù)據(jù)、2D激光雷達(dá)數(shù)據(jù)

2D激光SLAM的輸出： 覆蓋柵格地圖 、機(jī)器人的軌跡 or PoseGraph

2D激光SLAM的幀間匹配方法：PI-ICP、梯度優(yōu)化方法<——hector_slam、CSM(Correlation Scan Match)、State of Art: CSM+梯度優(yōu)化

2D激光SLAM的回環(huán)檢測(cè)方法：Scan-to-Map、Map-to-Map、Branch and Bound & Lazy Decision

2D激光SLAM的發(fā)展——時(shí)間
Filter-based
EKF-SLAM----90年代、Gmapping----2007、FastSLAM----2002~03、Optimal RBPF----2010
Graph-based
Globally Consistent Range Scan For Environment Mapping----1997、Karto SLAM----2010、Incremental Mapping of Large Cyclic Environments----1999、Cartographer----2016

2D激光SLAM的應(yīng)用? 數(shù)據(jù)的預(yù)處理—非常重要！！！、輪式里程計(jì)的標(biāo)定、不同系統(tǒng)之間的時(shí)間同步、激光雷達(dá)運(yùn)動(dòng)畸變?nèi)コ?/p>

實(shí)際環(huán)境中的問(wèn)題：動(dòng)態(tài)物體、環(huán)境變化、幾何結(jié)構(gòu)相似環(huán)境、建圖的操作復(fù)雜、全局定位、地面材質(zhì)的變化、地面凹凸不平、機(jī)器人載重的改變

2. 知乎上大佬?從零開(kāi)始做激光SLAM（文章匯總）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/113616755

3. CSDN博客?一起做激光SLAM 系列，作者自己實(shí)現(xiàn)的3D激光slam系統(tǒng) 可供參考https://me.csdn.net/unlimitedai

一起做激光SLAM[一]ros里SLAM常用功能的熟悉：https://blog.csdn.net/unlimitedai/article/details/107569240

一起做激光SLAM[二]提取特征點(diǎn)和地面點(diǎn)：https://blog.csdn.net/unlimitedai/article/details/107676686

一起做激光SLAM[三]位姿估計(jì)，ceres優(yōu)化，地圖構(gòu)圖：https://blog.csdn.net/unlimitedai/article/details/107701861

一起做激光SLAM[四]常見(jiàn)SLAM技巧使用效果對(duì)比，后端 ：https://blog.csdn.net/unlimitedai/article/details/108064632

一起做激光SLAM[五]ICP匹配用于閉環(huán)檢測(cè)：https://blog.csdn.net/unlimitedai/article/details/108359360

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三、國(guó)外網(wǎng)站

? Prof. Dr. C. Stachniss? ? ?gmapping論文的團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人教授? ? 德國(guó) 波恩大學(xué) Cyril??Stachniss?? ：???https://www.ipb.uni-bonn.de/teaching/

與50位技術(shù)專家面對(duì)面20年技術(shù)見(jiàn)證，附贈(zèng)技術(shù)全景圖

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的SLAM学习--2D激光SLAM--入门学习的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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