激光雷达做slam用到的里程计有哪些

按工作方式可分为脉冲激光雷达和连续波激光雷达； 根据探测技术的不同，可以分为直接探测型激光雷达和相干探测型激光雷达； 按应用范围可分为： 靶场测量激光雷达（武器实验测量）、 火控激光雷达（控制射击武器自动实施瞄准与发射）、 跟踪识别激光雷达（制导、侦查、预警、水下目标探测）、 激光雷达引导（航天器交汇对接、障碍物回避）、 大气测量激光雷达（云层高度、大气能见度、风速、大气中物质的成分和含量）。

这个问题我也考虑过。单纯传雷达的数据，可以用无线串口模块，一个接雷达，一个接电脑。但是考虑底层，里程计也需要数据传输，至少两对模块。所以还不如在底层放一arm板，raspberrypi或TK1都可以。这样电脑配个ROS的主从机，可以slam，感觉这样最合适。

视觉导航定位：图像处理量巨大，一般计算机无法完成运算，实时性较差；受光线条件限制较大，无法在黑暗环境中工作。

GPS导航定位：室内环境下，存在定位精度低、可靠性不高的问题。

超声波导航定位：由于超声波传感器自身的缺陷，如镜面反射、有限的波束角等，无法充分获取周边环境信息。

线圈导航定位：在机器人行走规划路径上布置感应线圈，通过在机器人身上安装感应装置来进行电磁感应，但这样的机器人只能按照预定路径行走，谈不上真正的智能，

SLAM（simultaneouslocalization and mapping）技术：在室内环境中，机器人不能利用全局定位系统进行定位，而事先获取机器人工作环境的地图很困难，甚至是不可能的。SLAM技术使得机器人在自身位置不确定的条件下，经过一系列的位置并且在每一个位置获得传感器对环境的感知信息，在完全未知环境中创建地图，同时利用地图进行自主定位和导航。一般SLAM可以分为三个步骤：基于外部感知的环境特征提取，递推形式的预测和更新算法以及相应的数据相关技术。

VINS WITH ODOMETER

先把轮式里程计的数据转成local的2d线速度和角速度：

首先，来证明一下加入这些观测，就会使得VINS系统可观

里程计提供了线速度的二维平面分量测量：

除了与相机观测值相对应的块行外， 里程计测量值在可观测矩阵中提供了额外的块行(注意，能观性矩阵的行数就是观测方程数，现在多了一个传感器，肯定就多了几行阿) 。由(37)和状态转移矩阵Φk,1的解析形式可以验证这些额外的块行具有如下结构:

当tk≥t0时，用Φ(k, i,j 1)表示状态转移矩阵Φk,1的第(i, j)个块元素。因为当且仅当加速度恒定时，尺度变得不可观测。因此，我们只需证明之前的那个不可观向量NS此时 MKNS不再等于0就行了

在这里，只要在里程计坐标系中表示的IMU坐标系的速度在x - y方向上不消失， 即平台在水平面上有平移运动 ，那上面这个量就是非零的。在这种条件下，只要汽车不是永远静止不动，里程表的测量就会使尺度是可观测的，这在实践中是满足的。

证必

特别的，里程计的线速度测量室友绝对尺度信息的，所以其提高定位精度，不仅因为记录了额外的运动信息，还因为提供了在VINS尺度方向的关键信息

为了以一种稳健的方式处理有噪声的里程计数据，我们建议将它们集成，并将得到的2D位移估计值融合到3D VINS中，而不是使用(9)中的速度测量值。我们从推导测量模型开始，我们假设，在连续的里程表读数之间，运动是平面的。

因此，两个连续的里程计坐标系{Ok}和{Ok+1}之间的变换只涉及绕z轴旋转一个角度OkφOk+1:

异构的特征：除了基础的点线特征之外，还引入了Object语义信息；

融合了相机、IMU、轮速计和雷达，是为了保证鲁棒性，因为对于极智嘉来说长期稳定运行是最基础的要求；

框架包括Mapping, Localization, Map Management三个部分；

首先是所有的传感器同步，然后Mapping使用VIO得到位姿，Mapping过程进行局部BA和图优化， 我在这里有一个问题：极智嘉那边没有用激光SLAM的里程计来获取位姿吗？仅仅依靠VIO就足够了吗？

在建图的过程中，构建基于深度学习的实时语义地图，能够检测到动态的目标，比如行人和一些临时货物，然后可以将这些目标从地图里面去掉；此外，还检测一些静态的目标，比如一些柱子和货架，然后增大这些目标的权重，用来构建或者更新地图；

感觉他们的动机是更新地图，通过语义信息来得到一些地图中的landmark，来得到可靠的地图；不会因为一些临时物品来错误的更新地图。

极智嘉的地图是一个异构地图，包括视觉的特征点地图、激光的栅格地图以及物体的语义地图，多层地图是为了应该环境改变而建立的。

Localization部分就是根据传感器采集到的特征，与建好的地图进行匹配来定位，所以这应该不算是SLAM的过程，但是Mapping是一个SLAM的过程；

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