新能源与智能汽车技术丛书--无人驾驶汽车SLAM导航定位技术

（1）《无人驾驶汽车SLAM导航定位技术》是一本实用技术专著，全面系统地展示了SLAM相关数学知识以及核心算法在无人驾驶汽车导航定位中的应用。 （2）从学术界以及工业界的角度，全面展示了SLAM经典算法，如基于视觉的经典SLAM算法——ORB-SLAM2，以及基于激光雷达的经典SLAM算法——LOAM。 （3）包括多传感器、深度学习等关键技术在无人驾驶汽车SLAM导航定位中的应用。 （4）强调知识的应用性，具有较强的针对性，适合汽车研发设计、教学科研等相关人员使用。

同步定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM）是一项引人瞩目的技术，它在机器人学、计算机视觉和人工智能领域发挥着重要作用。SLAM 的目标是通过机器人或者其他载体携带的传感器来感知环境，并实时定位自身和构建地图，使机器人能够在未知环境中进行导航和执行任务。
SLAM 的概念最早在20 世纪80 年代提出，当时的研究者们意识到在没有先验地图的情况下，机器人需要能够通过传感器数据来同时实现定位和建图。然而，由于当时计算能力和传感器技术的限制，SLAM 的研究进展相对缓慢。随着计算能力和传感器技术的进步，SLAM 逐渐成为机器人领域的重要研究方向。
目前，随着研究的深入，SLAM 算法在工业界得到了广泛的应用，为自主导航、智能车辆、增强现实和无人机等应用领域提供了可行性方案。在众多的应用场景中，SLAM 系统通过结合传感器数据（如摄像头、激光雷达和惯性测量单元）和数据处理算法，能够实时地估计机器人在三维空间中的位置和姿态，并将这些信息用于构建地图。虽然SLAM 在各领域有着惊艳的表现，但对于初学者来说，学习难度较大。
为了带领读者更快地了解并走进SLAM 的科研大门，本书以SLAM 的传感器种类为切入点，分别展示了以相机为核心的视觉SLAM 算法和以激光雷达为核心的激光SLAM 算法。当然，这些算法需要一些数学基础，为此本书在第2 章阐述了SLAM 的核心数学计算方法与实例，以帮助读者更快地了解算法的本质。
在抛开一系列繁杂的计算后，我们首先需要知道的是SLAM 的核心是处理感知和运动不确定性。因为在未知环境中，机器人必须通过传感器获取信息，并使用算法对这些信息进行处理和融合，以准确地估计自身的位置和地图。同时，机器人在移动过程中还必须处理传感器噪声、数据关联问题以及动态环境的变化等复杂情况。总体而言，SLAM 技术可以划分为前端和后端两个主要部分：前端负责感知数据的处理和特征提取，用于构建地图和进行自身定位；后端则负责通过优化算法将前端提取的信息进行整合和优化，以提高定位和地图的准确性。
另外，近年来，深度学习技术在SLAM 领域取得了显著的进展，这也是本书包含的重要内容。因为深度学习在特征提取、数据关联和姿态估计等方面展现出了强大的能力，通过将深度神经网络与传统SLAM 方法相结合，可以实现更准确和鲁棒的定位和地图重建。在这一交叉领域中，还有许多未知的区域等待着读者进行探索。因此，本书着重带领大家了解和掌握最经典的SLAM 算法，并在此基础上引入了部分基于深度学习的算法，为大家打开SLAM 新技术的大门。
本书由时培成撰写，参与资料收集、整理的有张程辉、江彤、毛飞、李屹、张建国、张庆、杨礼、董心龙、许柳柳等研究生。
这里要特别感谢梁涛年、周定华、海滨、王文冲等高级工程师，他们为本书的编写提供了宝贵的意见和建议。此外，还要感谢汪步云、陈孟元、张荣芸教授，他们为本书提供了相关数据和统计信息。

编著者
2023年8月

随着人工智能的兴起，基于各种深度学习的图像处理方法被应用到无人驾驶汽车SLAM (同步定位与地图构建)导航定位中，极大推动了无人驾驶汽车的进步与发展。本书主要介绍SLAM 相关数学知识及核心算法在无人驾驶汽车导航定位中的应用，其中，既包括数学理论基础，如仿射变换、SVD分解，又包括SLAM 的经典算法实现，如因子图优化、卡尔曼滤波等。本书从学术界及工业界的角度，全面展示了SLAM 经典算法，如基于视觉的经典SLAM 算法——ORB-SLAM2，以及基于激光雷达的经典SLAM 算法——LOAM。本书还指出了多传感器、深度学习等关键技术在无人驾驶汽车SLAM 导航定位中的应用，以及当前需要攻克的重点、难点。
本书可作为高等院校汽车工程、自动控制等专业高年级本科生、研究生的参考教材，同时也可供相关领域的技术人员参考。

第1章　SLAM 基础知识 001
1.1　引言 002
1.1.1　什么是SLAM？ 002
1.1.2　SLAM 的发展历史 003
1.1.3　应用和挑战 004
1.2　应用于SLAM 的视觉传感器 006
1.2.1　激光雷达 006
1.2.2　相机 008
1.3　视觉传感器的数据预处理 011
1.3.1　图像信息提取技术 012
1.3.2　语义与位置 012
1.3.3　语义与映射 013
1.3.4　点云特征提取技术 014
1.3.5　点云分割技术 016
1.4　如何实现SLAM？ 018
1.4.1　SLAM 的工作流程 018
1.4.2　地图构建和更新 021
1.4.3　SLAM 数据集 023
1.5　SLAM 中的关键问题 024
本章小结 026
参考文献 026

第2章　SLAM 数学基础 029
2.1　仿射变换 030
2.1.1　仿射变换的定义 030
2.1.2　仿射变换的特例 032
2.1.3　仿射变换的性质 034
2.2　对极约束和Essential 矩阵、Fundamental 矩阵 035
2.2.1　预备知识（各种坐标转换） 035
2.2.2　对极几何 036
2.2.3　本质矩阵和基础矩阵 038
2.3　SVD 奇异值分解 039
2.3.1　预备知识 039
2.3.2　奇异值分解 040
2.4　单应性 042
2.5　Homography、Essential 矩阵在共面、非共面及旋转场景中的应用 044
2.5.1　Homography 应用 045
2.5.2　Essential 应用 046
2.6　卡方分布和卡方检验 047
2.6.1　什么是卡方分布？ 047
2.6.2　什么是卡方检验？ 049
2.6.3　卡方分布和卡方检验在SLAM 中的应用 050
2.6.4　卡方检验计算方法 051
2.7　矩阵变换 052
2.7.1　雅可比矩阵 053
2.7.2　黑森矩阵（二阶矩阵方块矩阵） 055
2.7.3　多元函数的泰勒定理 056
2.7.4　函数的极值条件 058
2.8　旋转矩阵、旋转向量、欧拉角推导与相互转换 061
2.8.1　欧拉角 062
2.8.2　旋转矩阵 063
2.8.3　欧拉角转换为旋转矩阵 065
2.8.4　旋转矩阵与旋转向量 066
2.9　G2O 优化 066
2.9.1　预备知识：优化 067
2.9.2　图优化的概念 067
2.9.3　图优化的实现 069
2.9.4　G2O 优化 071
本章小结 074
参考文献 074

第3章　基于视觉的SLAM 算法 076
3.1　引言 077
3.2　相机模型与标定 077
3.2.1　针孔相机模型 077
3.2.2　畸变与相机标定 079
3.3　特征点提取与匹配 081
3.3.1　Harris 角点检测 081
3.3.2　SIFT 特征提取 083
3.3.3　匹配算法 085
3.4　视觉里程计 086
3.4.1　基于特征点的VO 算法 086
3.4.2　直接法VO 算法 089
3.5　基于传统方法的VSLAM 090
3.5.1　基于特征点法的经典视觉SLAM 算法（ORB-SLAM2） 090
3.5.2　基于像素点进行概率的深度测量的SLAM 算法（LSD） 093
3.6　结合语义信息的VSLAM 097
3.6.1　基于Vanish Point 的三维目标检测的SLAM 算法（Cube-SLAM） 098
3.6.2　具有动态物体检测和背景修复的VSLAM 算法（DynaSLAM） 100
本章小结 104
参考文献 104

第4章　基于CAM＋IMU 的视觉惯性里程计 107
4.1　引言 108
4.1.1　惯性传感器（IMU） 108
4.1.2　卡尔曼滤波 109
4.1.3　视觉惯性里程计（VIO） 110
4.1.4　VIO 的算法流程 110
4.2　基于优化的VIO-SLAM 112
4.2.1　基于滑动窗口的紧耦合的单目VIO 系统（VINS-Mono） 112
4.2.2　基于关键帧的视觉惯性里程计SLAM（OKVIS） 122
4.3　基于卡尔曼滤波的VIO-SLAM 126
4.3.1　基于多状态约束下的卡尔曼滤波器SLAM 算法（MSCKF） 126
4.3.2　扩展MSCKF 算法（SR-ISWF） 133
4.4　基于GTSAM 的VIO-SLAM 139
4.4.1　因子图和GTSAM 139
4.4.2　基于因子图优化的SLAM 算法 145
本章小结 149
参考文献 150

第5章　基于Lidar 的激光惯性里程计 153
5.1　引言 154
5.2　激光雷达的工作方式 154
5.2.1　激光雷达数据的测距方法 155
5.2.2　激光雷达数据的处理方法 157
5.3　基于传统方法的激光SLAM 158
5.3.1　基于特征点匹配的经典激光SLAM 算法（LOAM） 158
5.3.2　面向自动驾驶场景的激光SLAM 算法（Lego-LOAM） 163
5.4　结合语义信息的激光SLAM 167
5.4.1　通过语义分割去除动态面元的SLAM 算法（SuMa＋＋） 167
5.4.2　参数化语义特征的语义激光雷达里程计SLAM 算法（PSF-LO) 173
本章小结 180
参考文献 180

第6章　基于Lidar＋IMU 的激光惯性里程计算法 182
6.1　引言 183
6.1.1　Lidar＋IMU 的技术优势 183
6.1.2　如何进行Lidar 和IMU 的数据融合 183
6.2　基于优化算法的LIO-SLAM 184
6.2.1　紧耦合的三维激光惯性里程计（LIO-Mapping） 184
6.2.2　测试和分析 190
6.3　基于滤波算法的LIO-SLAM 193
6.3.1　基于迭代扩展卡尔曼滤波的激光惯性里程计SLAM 算法（LINS） 193
6.3.2　测试和分析 197
本章小结 201
参考文献 201

第7章　基于多传感器的SLAM 算法 203
7.1　引言 204
7.1.1　SLAM 的多传感器融合 204
7.1.2　多传感器融合的优势 205
7.2　多传感器数据的标定 206
7.2.1　相机-IMU 标定 207
7.2.2　激光雷达-IMU 标定 209
7.2.3　相机-激光雷达标定 212
7.3　基于多传感器融合的SLAM 算法 214
7.3.1　利用激光雷达进行深度增强的视觉SLAM 算法（LIMO） 214
7.3.2　利用视觉里程计提供先验的激光SLAM 算法（VLOAM） 220
本章小结 227
参考文献 228