新型传感器实现激光雷达SLAM_Kaiyun·yunkai(中国)官方网站·IOS/手机版APP下载/APP
Ouster需要以比其他产品更加较低的价格、更大的规模、更佳的分辨率构建建图。代替了以软件为中心的测绘策略，防止了对高精度GPS系统、车轮里程表或便宜陀螺仪的市场需求。
此外，OusterOS1多光束闪光激光雷达在同其他激光雷达产生完全相同数量点的情况下，价格更加低廉，体积更加轻巧。这意味著，无论是无人机、汽车还是机器人，Ouster的地图系统都可以较慢经济地部署在任何平台上。用于激光雷达传感器制作高清地图激光雷达技术的最佳用途之一是测绘。有了激光雷达，就有了周围一切的三维模型。
视频为用于3个OusterOS1传感器扫瞄标志性的旧金山渡轮大厦用于SLAM制作高清地图制作一张3D地图所必须做到的就是将在有所不同地方摄制的激光雷达扫瞄序列偏移。但是，将它们排序一起的过程并不那么更容易。如果激光雷达加装在移动的平台上，比如汽车上，之后更为不更容易。
过去，激光雷达制图依赖激光扫描仪，比如高精度GPS惯性导航系统(inertialnavigationsystem,INS)。利用GPSINS测量的方位和方位，可以将激光雷达点云偏移。
现代GPSINS用于诸如具有动态运动学(RTK)校正信号的地面站等技术，GPSINS系统可以将方位准确到几厘米之内，而像手机等比较低廉的GPS准确距离有可能有几十米，可见现在GPSINS系统要好得多！但是，好的GPSINS系统十分喜，一般来说要数万美元。至于Ouster，他们不用于便宜的GPSINS，与OusterOS1比起，GPSINS的价格高达几倍之多。
但是，他们用于激光雷达数据本身来排序东西，这称作实时定位和建图(SLAM)。以前，计算机的速度还过于慢，无法用于激光雷达数据可信地运营SLAM，但是现在，随着SLAM技术和计算机硬件的发展，使激光雷达展开SLAM沦为有可能。SLAM的原则是：对传感器数据的最佳说明是最简单的说明，对传感器数据最简单的说明是再次发生在所有东西都偏移时。测量激光雷达数据如何排序调整点大多数机器人算法可以归结两个步骤。
首先，定义一个叫作损失函数的函数，或者目标函数。第二，调整参数使函数最小化。对于从激光雷达对准两个点云，可以用以下方法定义目标函数。
考虑到将测算点云M移动到静态场景点云S中，对于M中的每一点，寻找S中最近的点，目标函数为M中每一点到对应点距离的平方和。通过转动和移动点云M来最小化目标函数。目标函数可以通过各种非线性大于二乘解法器最小化，如LevenbergMarquardt。
在三维场景下，转动和旋转总共有6个维度。在最小化损失函数之后，点云M不会移动，这意味著适当的最近点有可能早已转变。为了处置这个问题，非常简单地反复这个过程，直到最近的点恒定。
该算法称作递归最相似点(ICP)。找寻最近的点对于移动地图工具和机器人来说十分有效地，因为它们移动稳定，所以可以对它们的方位有一个很好的猜测。所以最开始最相似顶点很有可能在优化之后依然是最相似的点。在实际操作中，lidars点并不几乎必要对应。
忽略，激光雷达从一些潜在的物理表面扫瞄样本点。OusterOS1不是去找一个最近的点，而是去找几个，然后把一个平面数值到这些点上。然后，不是最小化两个点之间的距离，而是最小化一个点到一个平面的距离。
还有其他一些先进设备的方法，如广义ICP、surfels或正态分布转换。每个OusterOS1都有一个内置惯性测量单元(IMU)。这是一种低成本的传感器，类似于每一部智能手机。
虽然不如高精度INS准确，但依然十分简单。就像偏移点一样，用于类似于的策略拆分IMU数据。首先，Ouster制订了一个目标函数来补偿惯性测量(扭矩和平一动加速度)之间的差异。
其次，优化状态使目标函数最小化。把所有这些有所不同的目标函数拆分成一个大函数。
这叫作密切耦合。一般来说，传感器就越多效果就越好。
动态性能由于其独有的多光束闪光激光雷达设计，OusterOS1每秒输入多达100万个点，是同类产品中最低的之一。意外的是，高分辨率带给了很高的计算出来复杂度。
Ouster的SLAM算法十分知名，因为它需要在一个典型的桌面计算机CPU上动态运营。在不要考虑到目标函数的所有点的情况下，只考虑到少数最差的点。这称作特征提取，最差的点称作特征点。萃取特征的一种方法是在点云最平缓的部分寻找点。
如前所述，一个目标功能策略是点对面ICP。直观地说道，与平面给定较好的点应当坐落于平面本身。他们可以通过计算出来一个小邻域内的主成分分析来计算出来每个点周围的平面度。
然后，他们保有最差的，比方说，一千个最平缓的点，只要它们之间没两个过于相似，以保证他们获得一个均匀分布的点产于。相对于几何特征提取，激光雷达强度与基于图像的特征提取方法结合也是有可能的。
利用OusterOS1可以捕捉二维照相机图像这一事实，用于基于深度自学的特征提取。这使得Ouster的算法更为强壮。时间持续性传统的SLAM算法将一帧与下一帧偏移。然而，现实世界中的大多数传感器并没以合理的速度输入线性帧。
例如，惯性测量单元可以输入1000赫兹的数据，但是每秒改版车辆的方位1000次是不不切实际的。OusterOS1以更高的速度输入数据:64个点每秒可超过20,480次，其中每个像素佩的时间砍略有不同。以前基于lidar的SLAM方法只是用于0.1秒的数据应用于帧对帧的点云偏移。
在高速公路上，一辆汽车在这段时间内有可能移动了3米，造成点云变形。因此，这类方法偏向于用于外部传感器，如车轮里程表，但车轮测程颇高激光雷达测程准确。对于有可能以有所不同速率运营的多个高频传感器，OusterOS1使用倒数时间方法展开处置。
OusterOS1没像同时搜集所有点一样旋转和转动整个点云，而是将飞行器的轨迹看做是时间的连续函数。处置倒数轨迹有两种主要方法。第一，所谓参数方法，如高斯过程(这里不详尽辩论)。
第二种更加风行的方法是将轨迹参数化作样条函数。用于这种方法，OusterOS1有一个合理数量的优化变量，每秒只有10个变量，而不是数千个。同时，解决问题了运动畸变问题。
对于优化问题，OusterOS1没将两个帧偏移，而是考虑到滑动窗口内的所有点在时间上的关系，比如0.5秒长。该窗口每次向前滑动0.1秒。对于每一个点，都寻找了空间中最近的几个点，前提是它们在时间上不是过于相似。
这给了OusterOS1完全相同的距离子集，研究人员可以通过改版每个涉及节点构建最小化。环路开口问题到目前为止，早已辩论了用于最近0.5秒数据的滑动窗口来估算轨迹。
然而，即使是用于高精度传感器，非常复杂的SLAM算法也不会受到一些随机不确定性的影响。因此，用这种方法确认的轨迹将不可避免地稍微背离车辆的现实轨迹。其结果是，当在一个十分大的环路中行经时，即使车辆实质上早已返回了它开始的方位，但是车辆的估算轨迹也有可能会在完全相同的方位完结。
这就是所谓的环路开口问题。环路开口依旧是大冷的研究领域。在Ouster中，他们用于基于较慢傅里叶转换的方位辨识和细对准技术，研发了一种环路开口的近期解决方案。然后，展开大点云偏移批量优化，将多辆车的数据无缝融合到一个三维模型中。
批处理优化是几乎PCB的，运营在云基础设施上，并且具备高度可伸缩性。获得的结果是一个明晰、详尽的3D地图，随着更加多的车辆在同一区域行经，它不会渐渐显得更加细致、更加精确。结论大规模的三维制图是艰难的。
Ouster需要以比其他产品更加较低的价格、更大的规模、更佳的分辨率构建建图。代替了以软件为中心的测绘策略，防止了对高精度GPS系统、车轮里程表或便宜陀螺仪的市场需求。
此外，OusterOS1多光束闪光激光雷达在同其他激光雷达产生完全相同数量点的情况下，价格更加低廉，体积更加轻巧。这意味著，无论是无人机、汽车还是机器人，Ouster的地图系统都可以较慢经济地部署在任何平台上。
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