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初步了解SLAM
多趟建图Multi-pass Mapping
重定位Relocalization
初步了解SLAM
全称：
Simultaneous Localization and Mapping同时定位核建图。
是一种在未知环境中，通过感知数据进行自主定位核地图构建的算法。
主要步骤：
- 数据获取：通过传感器(如激光雷达、相机等)获取环境信息；
- 特征提取：从传感器数据中提取出特征点或特征描述子；
- 数据关联：将当前帧的特征与地图中已有的特征进行匹配，确定当前位置；
- 位姿估计：根据数据关联结果，估计机器人的当前位姿；
- 地图更新：将新的特征点加入地图，并更新地图的拓扑结构；
- 循环检测：检测并处理可能存在的闭环，提高定位和地图的准确性；
- 优化调整：通过优化算法对位姿和地图进行调整，提高整体一致性；
- 运动预测：根据历史数据预测机器人的运动，为下一步定位提供参数。
多趟建图Multi-pass Mapping
指通过多次遍历和扫描同一区域，收集多个数据集，以提高地图的精度和细节。
这种方法通过综合多个数据来源，可以减少单次扫描可能出现的误差和遗漏。
优点：
提高精度：多次扫描同一区域可以捕捉更多的细节，修正单次扫描中的误差
数据融合：融合多次扫描的数据，可以生成更加准确和详细的地图；
冗余数据：提供冗余数据以确保在某些数据丢失或错误时，依然可以生成可靠的地图。
重定位Relocalization
定义：在已知地图中重新确定当前的精确位置。通常在设备失去定位信息或进入未知区域后，需要重新确定其在地图中的位置。
总结：
多趟建图通过多次遍历和数据融合来提高地图的精度和详细程度，而重定位则是在已知地图中重新确定位置，以确保定位的准确性和连续性。
