新能源與智能汽車技術叢書--無人駕駛汽車SLAM導航定位技術

（1）《無人駕駛汽車SLAM導航定位技術》是一本實用技術專著，全面系統地展示了SLAM相關數學知識以及核心算法在無人駕駛汽車導航定位中的應用。 （2）從學術界以及工業界的角度，全面展示了SLAM經典算法，如基于視覺的經典SLAM算法——ORB-SLAM2，以及基于激光雷達的經典SLAM算法——LOAM。 （3）包括多傳感器、深度學習等關鍵技術在無人駕駛汽車SLAM導航定位中的應用。 （4）強調知識的應用性，具有較強的針對性，適合汽車研發設計、教學科研等相關人員使用。

同步定位與地圖構建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）是一項引人矚目的技術，它在機器人學、計算機視覺和人工智能領域發揮著重要作用。SLAM 的目標是通過機器人或者其他載體攜帶的傳感器來感知環境，并實時定位自身和構建地圖，使機器人能夠在未知環境中進行導航和執行任務。
SLAM 的概念最早在20 世紀80 年代提出，當時的研究者們意識到在沒有先驗地圖的情況下，機器人需要能夠通過傳感器數據來同時實現定位和建圖。然而，由于當時計算能力和傳感器技術的限制，SLAM 的研究進展相對緩慢。隨著計算能力和傳感器技術的進步，SLAM 逐漸成為機器人領域的重要研究方向。
目前，隨著研究的深入，SLAM 算法在工業界得到了廣泛的應用，為自主導航、智能車輛、增強現實和無人機等應用領域提供了可行性方案。在眾多的應用場景中，SLAM 系統通過結合傳感器數據（如攝像頭、激光雷達和慣性測量單元）和數據處理算法，能夠實時地估計機器人在三維空間中的位置和姿態，并將這些信息用于構建地圖。雖然SLAM 在各領域有著驚艷的表現，但對于初學者來說，學習難度較大。
為了帶領讀者更快地了解并走進SLAM 的科研大門，本書以SLAM 的傳感器種類為切入點，分別展示了以相機為核心的視覺SLAM 算法和以激光雷達為核心的激光SLAM 算法。當然，這些算法需要一些數學基礎，為此本書在第2 章闡述了SLAM 的核心數學計算方法與實例，以幫助讀者更快地了解算法的本質。
在拋開一系列繁雜的計算后，我們首先需要知道的是SLAM 的核心是處理感知和運動不確定性。因為在未知環境中，機器人必須通過傳感器獲取信息，并使用算法對這些信息進行處理和融合，以準確地估計自身的位置和地圖。同時，機器人在移動過程中還必須處理傳感器噪聲、數據關聯問題以及動態環境的變化等復雜情況?？傮w而言，SLAM 技術可以劃分為前端和后端兩個主要部分：前端負責感知數據的處理和特征提取，用于構建地圖和進行自身定位；后端則負責通過優化算法將前端提取的信息進行整合和優化，以提高定位和地圖的準確性。
另外，近年來，深度學習技術在SLAM 領域取得了顯著的進展，這也是本書包含的重要內容。因為深度學習在特征提取、數據關聯和姿態估計等方面展現出了強大的能力，通過將深度神經網絡與傳統SLAM 方法相結合，可以實現更準確和魯棒的定位和地圖重建。在這一交叉領域中，還有許多未知的區域等待著讀者進行探索。因此，本書著重帶領大家了解和掌握最經典的SLAM 算法，并在此基礎上引入了部分基于深度學習的算法，為大家打開SLAM 新技術的大門。
本書由時培成撰寫，參與資料收集、整理的有張程輝、江彤、毛飛、李屹、張建國、張慶、楊禮、董心龍、許柳柳等研究生。
這里要特別感謝梁濤年、周定華、海濱、王文沖等高級工程師，他們為本書的編寫提供了寶貴的意見和建議。此外，還要感謝汪步云、陳孟元、張榮蕓教授，他們為本書提供了相關數據和統計信息。

編著者
2023年8月

隨著人工智能的興起，基于各種深度學習的圖像處理方法被應用到無人駕駛汽車SLAM (同步定位與地圖構建)導航定位中，極大推動了無人駕駛汽車的進步與發展。本書主要介紹SLAM 相關數學知識及核心算法在無人駕駛汽車導航定位中的應用，其中，既包括數學理論基礎，如仿射變換、SVD分解，又包括SLAM 的經典算法實現，如因子圖優化、卡爾曼濾波等。本書從學術界及工業界的角度，全面展示了SLAM 經典算法，如基于視覺的經典SLAM 算法——ORB-SLAM2，以及基于激光雷達的經典SLAM 算法——LOAM。本書還指出了多傳感器、深度學習等關鍵技術在無人駕駛汽車SLAM 導航定位中的應用，以及當前需要攻克的重點、難點。
本書可作為高等院校汽車工程、自動控制等專業高年級本科生、研究生的參考教材，同時也可供相關領域的技術人員參考。

第1章　SLAM 基礎知識 001
1.1　引言 002
1.1.1　什么是SLAM？ 002
1.1.2　SLAM 的發展歷史 003
1.1.3　應用和挑戰 004
1.2　應用于SLAM 的視覺傳感器 006
1.2.1　激光雷達 006
1.2.2　相機 008
1.3　視覺傳感器的數據預處理 011
1.3.1　圖像信息提取技術 012
1.3.2　語義與位置 012
1.3.3　語義與映射 013
1.3.4　點云特征提取技術 014
1.3.5　點云分割技術 016
1.4　如何實現SLAM？ 018
1.4.1　SLAM 的工作流程 018
1.4.2　地圖構建和更新 021
1.4.3　SLAM 數據集 023
1.5　SLAM 中的關鍵問題 024
本章小結 026
參考文獻 026

第2章　SLAM 數學基礎 029
2.1　仿射變換 030
2.1.1　仿射變換的定義 030
2.1.2　仿射變換的特例 032
2.1.3　仿射變換的性質 034
2.2　對極約束和Essential 矩陣、Fundamental 矩陣 035
2.2.1　預備知識（各種坐標轉換） 035
2.2.2　對極幾何 036
2.2.3　本質矩陣和基礎矩陣 038
2.3　SVD 奇異值分解 039
2.3.1　預備知識 039
2.3.2　奇異值分解 040
2.4　單應性 042
2.5　Homography、Essential 矩陣在共面、非共面及旋轉場景中的應用 044
2.5.1　Homography 應用 045
2.5.2　Essential 應用 046
2.6　卡方分布和卡方檢驗 047
2.6.1　什么是卡方分布？ 047
2.6.2　什么是卡方檢驗？ 049
2.6.3　卡方分布和卡方檢驗在SLAM 中的應用 050
2.6.4　卡方檢驗計算方法 051
2.7　矩陣變換 052
2.7.1　雅可比矩陣 053
2.7.2　黑森矩陣（二階矩陣方塊矩陣） 055
2.7.3　多元函數的泰勒定理 056
2.7.4　函數的極值條件 058
2.8　旋轉矩陣、旋轉向量、歐拉角推導與相互轉換 061
2.8.1　歐拉角 062
2.8.2　旋轉矩陣 063
2.8.3　歐拉角轉換為旋轉矩陣 065
2.8.4　旋轉矩陣與旋轉向量 066
2.9　G2O 優化 066
2.9.1　預備知識：優化 067
2.9.2　圖優化的概念 067
2.9.3　圖優化的實現 069
2.9.4　G2O 優化 071
本章小結 074
參考文獻 074

第3章　基于視覺的SLAM 算法 076
3.1　引言 077
3.2　相機模型與標定 077
3.2.1　針孔相機模型 077
3.2.2　畸變與相機標定 079
3.3　特征點提取與匹配 081
3.3.1　Harris 角點檢測 081
3.3.2　SIFT 特征提取 083
3.3.3　匹配算法 085
3.4　視覺里程計 086
3.4.1　基于特征點的VO 算法 086
3.4.2　直接法VO 算法 089
3.5　基于傳統方法的VSLAM 090
3.5.1　基于特征點法的經典視覺SLAM 算法（ORB-SLAM2） 090
3.5.2　基于像素點進行概率的深度測量的SLAM 算法（LSD） 093
3.6　結合語義信息的VSLAM 097
3.6.1　基于Vanish Point 的三維目標檢測的SLAM 算法（Cube-SLAM） 098
3.6.2　具有動態物體檢測和背景修復的VSLAM 算法（DynaSLAM） 100
本章小結 104
參考文獻 104

第4章　基于CAM＋IMU 的視覺慣性里程計 107
4.1　引言 108
4.1.1　慣性傳感器（IMU） 108
4.1.2　卡爾曼濾波 109
4.1.3　視覺慣性里程計（VIO） 110
4.1.4　VIO 的算法流程 110
4.2　基于優化的VIO-SLAM 112
4.2.1　基于滑動窗口的緊耦合的單目VIO 系統（VINS-Mono） 112
4.2.2　基于關鍵幀的視覺慣性里程計SLAM（OKVIS） 122
4.3　基于卡爾曼濾波的VIO-SLAM 126
4.3.1　基于多狀態約束下的卡爾曼濾波器SLAM 算法（MSCKF） 126
4.3.2　擴展MSCKF 算法（SR-ISWF） 133
4.4　基于GTSAM 的VIO-SLAM 139
4.4.1　因子圖和GTSAM 139
4.4.2　基于因子圖優化的SLAM 算法 145
本章小結 149
參考文獻 150

第5章　基于Lidar 的激光慣性里程計 153
5.1　引言 154
5.2　激光雷達的工作方式 154
5.2.1　激光雷達數據的測距方法 155
5.2.2　激光雷達數據的處理方法 157
5.3　基于傳統方法的激光SLAM 158
5.3.1　基于特征點匹配的經典激光SLAM 算法（LOAM） 158
5.3.2　面向自動駕駛場景的激光SLAM 算法（Lego-LOAM） 163
5.4　結合語義信息的激光SLAM 167
5.4.1　通過語義分割去除動態面元的SLAM 算法（SuMa＋＋） 167
5.4.2　參數化語義特征的語義激光雷達里程計SLAM 算法（PSF-LO) 173
本章小結 180
參考文獻 180

第6章　基于Lidar＋IMU 的激光慣性里程計算法 182
6.1　引言 183
6.1.1　Lidar＋IMU 的技術優勢 183
6.1.2　如何進行Lidar 和IMU 的數據融合 183
6.2　基于優化算法的LIO-SLAM 184
6.2.1　緊耦合的三維激光慣性里程計（LIO-Mapping） 184
6.2.2　測試和分析 190
6.3　基于濾波算法的LIO-SLAM 193
6.3.1　基于迭代擴展卡爾曼濾波的激光慣性里程計SLAM 算法（LINS） 193
6.3.2　測試和分析 197
本章小結 201
參考文獻 201

第7章　基于多傳感器的SLAM 算法 203
7.1　引言 204
7.1.1　SLAM 的多傳感器融合 204
7.1.2　多傳感器融合的優勢 205
7.2　多傳感器數據的標定 206
7.2.1　相機-IMU 標定 207
7.2.2　激光雷達-IMU 標定 209
7.2.3　相機-激光雷達標定 212
7.3　基于多傳感器融合的SLAM 算法 214
7.3.1　利用激光雷達進行深度增強的視覺SLAM 算法（LIMO） 214
7.3.2　利用視覺里程計提供先驗的激光SLAM 算法（VLOAM） 220
本章小結 227
參考文獻 228