SLAM是什么？怎么用于路径规划？

发表于 2025-10-11 16:30

SLAM是机器人等领域的关键技术之一，它能使设备在未知环境中自主定位并构建地图。

发表于 2025-10-11 18:25

接收前端给出的“地标”和机器人运动的初步估计，然后通过复杂的优化算法（如图优化），计算出最可能的机器人位姿（位置和姿态）和地图。目标是让所有观测和运动轨迹在全局上最自洽。

发表于 2025-10-11 20:16

传感器：机器人的“眼睛”和“耳朵”。
激光雷达：最常用，通过发射激光束并测量反射时间来精确获取周围环境的2D或3D点云数据，像给环境做CT扫描。
摄像头：成本较低，通过视觉信息（特征点）来感知环境，称为V-SLAM (Visual SLAM)。
IMU (惯性测量单元)：测量机器人的加速度和角速度，提供运动状态的估计，但会累积误差。
通常融合使用：如“激光SLAM+IMU”或“视觉SLAM+IMU”，可以取长补短。

发表于 2025-10-12 12:44

SLAM 为路径规划提供了 “舞台”（地图）和 “演员位置”（机器人位置）。没有 SLAM，路径规划就是 “巧妇难为无米之炊”。反之，路径规划指导机器人移动，让 SLAM 能探索更多区域，构建更完整的地图。它们是相辅相成的闭环系统。

发表于 2025-10-12 14:44

核心是让机器人在未知环境中通过传感器（如激光雷达、摄像头）实时感知环境，同步构建环境地图并确定自身位置。

发表于 2025-10-14 13:07

常用算法：
A (A-Star) 算法*：最经典的启发式搜索算法，能高效地找到最短路径。
Dijkstra 算法：保证找到最短路径，但搜索范围比A*大，效率稍低。
RRT (快速扩展随机树)：特别适合复杂、高维空间，能快速找到一条可行路径，但不一定是最优的。

发表于 2025-10-14 14:52

在全局地图上，通过A*算法等计算从起点到目标点的最优路径。

发表于 2025-10-14 15:34

SLAM 即同步定位与地图构建，是机器人 / 无人设备在未知环境中，实时推算自身位置并构建环境地图的技术。
用于路径规划时，SLAM 先通过传感器（如激光雷达、相机）采集环境数据，生成障碍物分布的地图；再结合自身定位信息，让路径规划算法（如 A*、RRT）在地图中避开障碍，规划出从起点到终点的最优路径，实现自主导航。

发表于 2025-10-14 16:35

利用滤波器（如卡尔曼滤波）或图优化算法，消除视觉里程计的累积误差，提升定位精度。

发表于 2025-10-14 18:16

基于扩展卡尔曼滤波的SLAM算法，可用于路径规划中的位姿估计和地图构建

发表于 2025-10-14 20:25

SLAM技术使机器人能够实时感知周围环境，获取障碍物的位置和形状。

发表于 2025-10-16 20:14

路径规划是机器人在已知或未知环境中寻找最优路径的过程，需考虑运动学约束、障碍物分布和路径长度等因素。

发表于 2025-10-16 21:57

这些地图为路径规划提供了必要的环境信息，如障碍物位置、可通行区域等

发表于 2025-10-17 10:14

使用卡尔曼滤波、粒子滤波或图优化等方法进行状态估计

发表于 2025-10-17 11:56

在已知的环境中，为机器人规划一条从起点到终点的最优路径。全局路径规划需要预先知道环境的准确信息，但对环境变化的适应性较差。

发表于 2025-10-18 11:06

SLAM通过融合激光雷达、摄像头等多传感器数据，提高定位精度和地图可靠性，为路径规划提供准确基础。

发表于 2025-10-20 19:34

SLAM 是 “同步定位与地图构建” 的缩写，指机器人或设备在未知环境中，通过传感器（如激光雷达、摄像头）实时采集数据，同时计算自身位置并构建周围环境地图的技术。它是自动驾驶、四轴飞行器、AR/VR 等领域实现自主导航与交互的核心技术。

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