张芷铭的个人博客SLAM（即时定位与地图构建）让机器人在未知环境中同时完成自身定位和环境建模，是自动驾驶、服务机器人的核心技术。
核心问题
- 定位：确定机器人实时位姿
- 建图：构建环境空间表示
- 耦合性：定位依赖地图精度，建图依赖定位准确性
系统架构
| 模块 | 功能 | 关键技术 |
|---|---|---|
| 传感器层 | 数据采集 | 激光雷达、RGB-D、IMU |
| 前端 | 位姿估计 | ORB/SIFT、ICP、PnP |
| 后端优化 | 全局一致性 | 图优化、Bundle Adjustment |
| 回环检测 | 消除累积误差 | 词袋模型、场景识别 |
| 地图构建 | 环境建模 | 栅格地图、点云、语义地图 |
数学建模
运动方程：
$$x_t = f(x_{t-1}, u_t) + w_t$$
观测方程：
$$z_t = h(x_t, m_j) + v_t$$
算法分类
激光 SLAM
- 精度高（±1-2cm）
- 典型算法：LOAM、Cartographer、Hector SLAM
视觉 SLAM
- 成本低（千元级相机）
- 支持语义理解
- 典型框架：ORB-SLAM3、VINS-Mono
| 指标 | 激光 SLAM | 视觉 SLAM |
|---|---|---|
| 成本 | 万元级 | 千元级 |
| 精度 | ±1-2cm | ±2-5cm |
| 环境 | 黑暗优 | 依赖纹理光照 |
应用场景
| 领域 | 应用 |
|---|---|
| 工业自动化 | AGV 导航、仓储物流 |
| 消费电子 | 扫地机器人、AR 设备 |
| 自动驾驶 | 车道级定位、动态避障 |
技术前沿
| 挑战 | 解决方案 |
|---|---|
| 动态物体干扰 | 多目标跟踪 + 时序建模 |
| 长期运行漂移 | NeRF 辅助优化 |
| 多机协同 | 分布式地图融合 |
SLAM 2.0：
- 语义 SLAM：融合目标检测实现环境理解
- 大场景建图：支持 100 万平米级地图
- Life-long SLAM：地图实时更新
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