本PPT聚焦于2023年无人机领域的SLAM技术及其路径规划策略，深入探讨了当前的技术挑战与解决方案。
### 无人机SLAM与路径规划关键技术点解析
#### 一、无人机SLAM技术概览
**SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）** 是指机器人在未知环境中移动的同时构建环境地图并估计自身位置的技术。对于无人机而言，这项技术尤为重要，因为它能够帮助无人机自主导航而无需外部辅助。
#### 二、传感器类型及其作用
- **相机**
- **单目相机**：成本低，但仅能获取二维图像信息。
- **双目相机**：类似于人眼，通过立体视觉原理获得深度信息。
- **RGBD相机**：结合颜色和深度信息，适用于室内环境。
- **事件相机**：捕捉场景中的变化而非整个图像，适合高速运动场景。
- **激光雷达(LiDAR)**
- **机械式LiDAR**：精度高但体积较大，通过旋转结构实现扫描。
- **固态LiDAR**：无需机械旋转部件，体积小且可靠性较高。
- **惯性测量单元(IMU)**
- 用于测量物体的角速度和加速度，是无人机姿态估计的重要部分。
- 零偏随时间变化需持续校正以保证精度。
#### 三、相机模型详解
- **针孔相机模型**：将三维空间中的点映射到二维图像平面上的过程。
- **坐标转换**
- 从世界坐标系转至相机坐标系。
- 再由相机坐标系转为成像平面坐标系，最终到达像素坐标系。
- 像素与成像平面之间存在缩放和平移差异。
#### 四、SLAM关键组件分析
1. **前端**（视觉里程计）：
- 任务：估计相邻图像间的相对运动。
- 方法分类：包括特征点法和直接法，如稀疏直接法、半稀疏直接法等。
2. **后端**：
- 对前端提供的初值进行优化，确保全局一致性。使用滤波器（MSCKF）或优化算法（VINS）处理数据。
3. **初始化**
- 初始状态估计。
- 确定参考坐标系的方法。
4. **回环检测**
- 发现先前已探索过的区域以减少累积误差。
#### 五、SLAM与相关技术的区别
- **SLAM**：同时定位和建图。
- **SFM (Structure from Motion)** ：从多视图几何中重建场景结构。
- **视觉里程计(VO)**：仅估计相机运动，不构建完整地图。
#### 六、前端算法详解
- **特征点法**
- 提取图像中的关键点并匹配以估计相机运动。包括对极几何和PNP技术等。
- **直接法**：
- 不依赖于特征点，直接利用像素信息进行位姿估计，适用于纹理较少的环境。
#### 七、2D-2D对极几何
- 对极约束：指两个观察点（相机）与一个空间点共面性质。
- 本质矩阵通过8或5点法估算。RANSAC用于剔除异常值以提高准确性。
#### 八、2D-3D PNP问题
- 已知世界坐标系中的点在图像上的投影，目标是估计相机的位姿。
- 方法包括DLT和EPNP等。优化重投影误差以提升精度。
#### 九、3D-3D ICP问题
- 涉及两组不同坐标下的点云数据匹配。
- **方法**：
- SVD用于求解最优旋转矩阵，再通过该矩阵计算平移向量t。
- 非线性优化迭代最小化点云间距离。
#### 十、实际应用案例
包括基于OpenCV的VO实现和广泛使用的KITTI基准测试数据集。开源项目如mono-vo和ros_mono_vo为研究人员提供实践平台，验证SLAM算法性能。
无人机SLAM技术涉及计算机视觉、机器学习及控制理论等领域的交叉融合。随着硬件改进与算法进步，未来系统将更加高效准确，并拓展更多应用场景。
5星
