小豆包的学习之旅：入门篇

　　人总是对未知充满了好奇，人的一生是不断发现，不断探索未知的过程。哥伦布发现新大陆，月球探索，火星探索，人类的脚步将永不停止。探索是一个充满未知的旅程，人类根据自身的知识，借助外部工具，利用自己的智慧，发现或者发明新的事物，这是一个非常有意思的过程。

　　不识庐山真面目，只缘身在此山中，如何克服认知的局限性，扩大我们的视野是一个很重要的问题。为了实现定位导航，人类发明了GPS，北斗导航，我们姑且认为是一种外部定位的技术，北斗为我们提供了外部坐标参考。对于未知环境，我们希望机器人能够帮助我们完成探索，这是一个很复杂的过程。而机器人在某些环境下无法获得外部参考，只能依赖于自身进行定位，同时需要感知周围的环境，为自身的活动规划路径。这里涉及了两个问题，一个是定位，一个是环境感知（构建地图），这是SLAM的基本问题。

　　小豆包是本文的主人公，它是一个机器人。

　　星球大战里面有2个非常出色的机器人一个是3PO，一个是R2。我们也给这个机器人取了个名字，叫小豆包，代号FR2。不许侵犯它的署名哦。

　　小豆包是个多好的孩子啊，外在热情开朗，充满了好奇心和求知欲。这不，他开始了自己的SLAM之旅。

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• 小豆包的新装备
• SLAM的基本概念      SLAM学习笔记（1）基本概念
• 运动模型                 小豆包的学习之旅：里程计运动模型
• 观测模型                 小豆包的学习之旅：传感器观测模型
• 占用概率栅格地图和cost-map      小豆包的学习之旅：占用概率栅格地图和cost-map
• 机器人定位（蒙特卡罗算法）        小豆包的学习之旅：机器人定位
• 激光VS视觉

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小豆包的新装备

　　小豆包这下高兴啦，因为它终于从研究人员的设计图纸中走出来了，成为了一个真实的存在，一个有意义的存在。一身装备也算是价格不菲了，先锋Pioneer3-AT，带工控i5处理器，8G内存，120G硬盘。北阳激光UTM-LX30，Kinect2.0深度相机。这样小豆包算是焕然一新了，大脑可以运转，眼睛一直扑灵扑灵的眨着。多讨人喜欢啊。

　　可是问题来了，只是有了大脑和眼睛，小豆包仍然是白纸一张，什么也干不了啊。“你动动啊，你自己动啊。”小豆包也傻了，大哥（水哥），你让我怎么动啊！

　　想让机器人动，必须给机器人发送指令。如果想实现机器人的自主运动，则需要机器人感知周围的环境，同时规划运动路径。SLAM问题成为小豆包亟待解决的问题。

　　SLAM学习笔记（1）基本概念

机器人移动平台Pioneer3-AT

　　小豆包是四轮驱动，运动控制是机器人的最基本的功能了。移动平台车的基本硬件结构，简单来说分为三部分：

（1）底层的硬件及各类传感器，包括电机、声呐、激光
（2）微控制器，ArCOS，控制底层的各种硬件，同时负责与上位机进行通信
（3）上位机，可以是工控计算机或者是普通的PC

　　（2）和（3）通过232协议——串口通信(COM)或者网口进行连接；

　　小豆包主要基于Windows7操作系统，也支持ROS机器人操作系统。先锋机器人提供了很详细的开发类库SDK，很容易上手。

小豆包的眼睛（传感器）

　　北阳激光Hokuyo UTM-30LX，12VDC直流供电，测距30m。

　　深度相机Kinect V2.0

 

 

几个坐标系

(1) 地图坐标系O-XYZ：全局坐标系

(2) 机器人中心坐标系O'-X'Y'Z'：局部坐标系，一般以机器人的Heading方向作为O'-X'的方向。

(3) 传感器测量中心坐标系o-xyz：局部坐标系，激光测量的距离是相对于该坐标系的中心，激光的旋转是相对于o-x轴。

传感器安装在机器人上，存在着偏移$(x_{trans} y_{trans})$。一般o-x和机器人的Heading方向一致。

机器人运动的位姿是相对于地图坐标系的$(x,y,theta)^T$.

不确定性

　　机器人对周围环境的感知依赖于硬件设备，而不管是轮编码器，IMU或者是激光测距扫描仪，测量过程中都会产生误差。随着机器人的不断运动，误差也会传播和累积。比如里程计模型，单次测量误差可能很小，但是机器人不断运动，如果轮子再打滑，误差累积会越来越大。