首页slam14讲笔记位姿图

slam14讲笔记位姿图

时间: 2025-04-16 09:45:21 AIGC 浏览: 39

### SLAM中的位姿图在同步定位与建图(SLAM)领域，位姿图(pose graph)是一种用于表示机器人轨迹以及环境特征之间关系的数据结构[^2]。位姿图由节点和边组成： - **节点**代表机器人的不同位置姿态（通常包括位置和方向），这些节点对应于不同时刻下机器人所处的位置。 - **边则表达了两个节点之间的相对变换关系**，即从一个节点移动到另一个节点所需的平移和旋转操作。这种相对运动可以通过传感器测量获得。构建位姿图的过程涉及到收集来自各种传感器（如激光雷达、相机等）的数据，并利用优化算法来调整各个节点的姿态以减少累积误差。对于大型环境而言，通过解决全局最优问题可以有效地降低漂移效应带来的影响。为了处理大规模地图中存在的环闭合检测问题，在位姿图中引入了额外类型的约束——闭环边缘(closure edges)，它们连接远距离但实际物理空间接近的不同部分的地图片段。这有助于提高整个系统的精度和鲁棒性。 ```python import numpy as np def optimize_pose_graph(nodes, edges): """ Optimize the given pose graph using least squares optimization. :param nodes: List of node poses represented by SE(3) matrices :type nodes: list[np.ndarray] :param edges: List of tuples containing indices of connected nodes and their relative transformations :type edges: list[tuple[int, int, np.ndarray]] ... """ ```

阅读全文