文中阐述一种移动机器人SLAM问题的解决方法，首先利用激光测距仪得到环境中障碍物的监测图表，然后增量的构建全局地图。利用扩展卡尔曼滤波器（EKF）创建移动机器人定位计算的有界估量；最后通过仿真和物理实验验证了该方法的正确性。可为解决机器人在未知环境下的地图创建与定位问题提供理论依据，具有实际意义。

cartographer源码详细注释，19年源码，对代码均有详细的注释，方便阅读理解，cartographer是目前SLAM开源代码里最具有学习价值的

【全覆盖路径规划】无人车无人机机器人slam建模中的全覆盖路径规划

机器人SLAM原理及应用 作者：段航琪 张峰源 杜啸宇 刘源 臧博 来源：《科学与财富》2019年第22期 摘 要：机器人同时定位与建图技术在移动机器人、无人驾驶中占有核心地位。按照传感器 不同大体分为激光SLAM和视觉SLAM两种，按照算法的不同又可以分为基于滤波器的SLAM 算法和基于图优化的SLAM算法。现有的SLAM开源算法有gmapping、cartographyer、ORB -SLAM等。在二位栅格地图上，主要使用A*算法和DWA算法完成導航。 关键词：机器人SLAM；自主导航；A*算法；DWA算法 一、SLAM的起源 移动机器人在进入一个陌生环境时，要解决"我在哪"以及"我周围的环境是怎样 的"这两个问题，才可以更好地进行移动和工作。而在位姿估计的同时建立环境地图，就 是机器人SLAM技术。 二、SLAM的原理 SLAM主要解决位姿估计和环境地图建立这两个问题，这两个部分是相互依存的 。 1.定位 机器人估计自身位姿有两种方案。一是靠里程计信息进行估计，里程计信息来 源主要有轮式编码器、惯性测量单元（imu）、摄像头（视觉里程计）这几类传感器；另 一种是靠观测路标点进行位

《机器人SLAM导航核心技术与实战》先导课：课程大纲 第1章 ROS入门必备知识 第2章 C++编程范式 第3章 OpenCV图像处理 第4章 机器人传感器 第5章 机器人主机 第6章 机器人底盘 第7章 SLAM中的数学基础 第8章 激光SLAM系统 第9章 视觉SLAM系统 第10章 其他SLAM系统 第11章 自主导航中的数学基础 第12章 典型自主导航系统 第13章 机器人SLAM导航综合实战

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单目视觉移动机器人slam方法建模与仿真分析

一、发展背景 作为新一代人机交互平台，虚拟现实聚焦身临其境的沉浸体验， 强调用户连接交互深度而非连接广度（数量）。虚拟现实由来已久， 钱学森院士称其为“灵境技术”，指采用以计算机技术为核心的现代 信息技术生成逼真的视、听、触觉一体化的一定范围的虚拟环境， 用户可以借助必要的装备以自然的方式与虚拟环境中的物体进行交 互作用、相互影响，从而获得身临其境的感受和体验。随着技术和 产业生态的持续发展，虚拟现实的概念不断演进。业界对虚拟现实 的研讨不再拘泥于特定终端形态，而是强调关键技术、产业生态与 应用落地的融合创新。本白皮书对虚拟（增强）现实（Virtual Reality， VR/Augmented Reality，AR）内涵界定是：借助近眼显示、感知交互、 渲染处理、网络传输和内容制作等新一代信息通信技术，构建身临 其境与虚实融合沉浸体验所涉及的产品和服务。早期学界通常在 VR 研讨框架内下设 AR 主题，随着产业界在 AR 领域的持续发力，部分 业者将 AR 从 VR 的概念框架中抽离出来。两者在关键器件、终端形 态上相似性较大，而在关键技术和应用领域上有所差异。 VR 通过 隔绝式的音视频内容带来沉浸感体验，对显示画质要求较高，AR 强 调虚拟信息与现实环境的“无缝”融合，对感知交互要求较高。此 外，VR 侧重于游戏、视频、直播与社交等大众市场，AR 侧重于工 业、军事等垂直应用。从广义来看，虚拟现实包含增强现实，狭义

基于多传感器融合的移动机器人SLAM，李金良，孙友霞，针对移动机器人同时定位与地图创建（SLAM）系统在复杂特殊环境中应用时，单一传感器存在漏检且难以解决数据关联的问题，在多维匹��

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