机器人学习--定位、建图、SLAM（声呐、激光等扫描束方案）的发展史_声呐slam

本文作为学习激光SLAM尤其是2D激光SLAM的学习笔记，理清楚很多问题的前因后果，历史发展事件等， 读史使人明智。

假设已经知道了激光SLAM的代表方案：ROS wiki官方集成了的2D激光slam方案， 基于滤波的gmapping （2007年）和基于图优化的cartographer（Google团队 2016年）的基本历史，之后的发展参阅文章 和 3D激光slam LOAM等方案。

着重，尽量理清之前的历史。

说明1：在激光雷达 laser lidar使用于slam之前，用的是声呐或者超声波等传感器。机器人周围放置N个声呐测距。 

说明2：在slam（同时定位和建图，强调同时实时性）之前，建图和定位工作一般都是单独研究的。

说明3：现在ROS wiki中使用的集成好的slam包或者导航包，构建的占用栅格地图（occupancy grid map）是后来才发明出来的，最开始是其他类型的地图。

说明4：1980年前后，欧美已经开始研究机器人的导航问题、建图、定位、路径规划等。

 

Mapping-建图

1985年，占据栅格地图（occupancy grid map）的首作（大概是） 

H. Moravec and A. Elfes, "High resolution maps from wide angle sonar," Proceedings. 1985 IEEE International Conference on Robotics and Automation, St. Louis, MO, USA, 1985, pp. 116-121, doi: 10.1109/ROBOT.1985.1087316.

 

2002年，Robotic Mapping: A Survey，Sebastian Thrun 谷歌无人驾驶之父

---- 回顾建图历史，解释为什么用概率方法，卡尔曼滤波 期望最大值模型， 栅格地图，物体或障碍物地图，动态环境建图

PDF下载链接：http://robots.stanford.edu/papers/thrun.mapping-tr.pdf

 

Localization-定位

1999年，蒙特卡罗定位（基于粒子滤波）Monte Carlo localization （现在大部分基于激光slam的建图之后 导航后再定位都是基于蒙特卡罗定位方法的改进）（ROS导航包是ACML）

F. Dellaert, D. Fox, W. Burgard and S. Thrun, "Monte Carlo localization for mobile robots," Proceedings 1999 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Cat. No.99CH36288C), Detroit, MI, USA, 1999, pp. 1322-1328 vol.2, doi: 10.1109/ROBOT.1999.772544.     

PDF链接：http://web.cecs.pdx.edu/~mperkows/CLASS_479/S2006/localization-monte-carlo.pdf

其中，后两个作者是大名鼎鼎的《probabilistic robotics》中文版《概率机器人》的作者，其中Sebastian thrun 号称谷歌无人驾驶之父。

 

SLAM-同时定位与建图

----概念提出

1986年

Smith RC, Cheeseman P. On the Representation and Estimation of Spatial Uncertainty. The International Journal of Robotics Research. 1986;5(4):56-68. doi:10.1177/027836498600500404

 

1990s前的另一个研究队伍大咖 Hugh F. Durrant-Whyte 展开SLAM的 研究。

J. J. Leonard. Directed Sonar Sensing for Mobile Robot Navigation. PhD thesis,University of Oxford, 1990.

J. J. Leonard and H. F. Durrant-Whyte. Directed Sonar Navigation. Kluwer AcademicPress, 1992.

 

2000年，Rao-Blackwellised Particle Filtering 粒子滤波用在状态估计问题上。

A. Doucet, J.F.G. de Freitas, K. Murphy, and S. Russel. Rao-Blackwellized partcile filtering for dynamic bayesian networks. In Proc. of the Conf. on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI), pages 176–183, Stanford, CA, USA, 2000

PDF下载地址：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1301/1301.3853.pdf

 

----基于滤波的SLAM方案

2002年，FastSLAM 1.0 ，用到了Rao-Blackwellised Particle Filtering

M. Montemerlo, S. Thrun, D. Koller, and B. Wegbreit. FastSLAM: A factored solution to simultaneous localization and mapping. In Proc. of the National Conference on Artificial Intelligence (AAAI), pages 593–598, Edmonton, Canada, 2002.
PDF下载地址：http://robots.stanford.edu/papers/montemerlo.fastslam-tr.pdf

2003年，FastSLAM 2.0 及扩展版本

M. Montemerlo and S. Thrun. Simultaneous localization and mapping with unknown data association using FastSLAM. In Proc. of the IEEE Int. Conf. on Robotics & Automation (ICRA), pages 1985–1991, Taipei, Taiwan, 2003
FastSLAM 2.0: An Improved Particle Filtering Algorithm for Simultaneous Localization and Mapping that Provably Converges

PDF下载：http://www4.cs.umanitoba.ca/~jacky/Teaching/Courses/74.795-LocalVision/ReadingList/fastslam-an-improved-particle.pdf

2007年，Gmapping，集成在ROS的slam方案之一。Rao-Blackwellised Particle Filtering

G. Grisetti, C. Stachniss and W. Burgard, "Improved Techniques for Grid Mapping With Rao-Blackwellized Particle Filters," in IEEE Transactions on Robotics, vol. 23, no. 1, pp. 34-46, Feb. 2007, doi: 10.1109/TRO.2006.889486.

2012年，EKF, UKF, FastSLAM2.0, and UKF-based FastSLAM的比较

Z. Kurt-Yavuz and S. Yavuz, "A comparison of EKF, UKF, FastSLAM2.0, and UKF-based FastSLAM algorithms," 2012 IEEE 16th International Conference on Intelligent Engineering Systems (INES), Lisbon, 2012, pp. 37-43, doi: 10.1109/INES.2012.6249866.

 

----基于图优化的SLAM方案

 

1997年，第一次用图优化方案解决slam问题，

Lu, F. Milios, E. Globally Consistent Range Scan Alignment for Environment Mapping

2016年，Cartographer，谷歌公司团队产品（ROS slam包中已集成）

W. Hess, D. Kohler, H. Rapp and D. Andor, "Real-time loop closure in 2D LIDAR SLAM," 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Stockholm, 2016, pp. 1271-1278, doi: 10.1109/ICRA.2016.7487258.

 

 

 

补充-视觉SLAM 

1.至于视觉SLAM方面，上世纪80年代陆续已经有人在研究，很多技术和论文最后汇总到了多视几何那本书中，大名鼎鼎的相机标定张正友法的张正友，那个年代就已经在法国研究视觉，玩过立体视觉导航的机器人。

2.在帝国理工学院的视觉大咖 Adrew Davison ，MonoSLAM（2007年）及其2003年的single camera slam方案之前，所有人或者大部分人认为视觉slam必须得靠 立体视觉 stereo（双目）才能搞定，直到大名鼎鼎的MonoSLAM出现，后面陆陆续续各种视觉slam出现和完善，如ORB-SLAM系列，很多语义slam都将ORB-SLAM作为现成的slam框架使用，事实上orbslam官方代码说明也说了它是一个slam的library，类似于学习C语言的库函数一样可以直接调用来使用，可见其成熟程度。

详细参考：https://blog.csdn.net/GGY1102/article/details/103396030