运动规划和SLAM什么关系？

2022-01-19 20:38 计算机视觉life 阅读(113) 评论(0) 编辑收藏举报

前言

SLAM知识星球里经常有小伙伴问我，学习了SLAM开源代码后，如何进行导航。星球里我是这样回复的：

这里解释下运动规划和SLAM什么关系？

其实在企业里，SLAM算法工程师、运动规划工程师通常是相对独立的岗位，SLAM技术通常可以得到稀疏的定位地图，结合后处理可以得到稠密的三维点云地图。此时我们需要用一定的规则将其转化为栅格化地图，机器人在这个地图的基础上进行运动规划（导航）。SLAM和运动规划是自主机器人的两个核心技术。

什么是导航与运动规划？

简单来说，解决机器人导航问题一般被称为运动规划，就是让机器人可以自主根据传感器获取外部环境信息，在当前环境中找到一条适合机器人行走的最佳路径。这不是一个简单的工作，因为地图可能发生变化，其他运动的物体也是必须要绕过的障碍物，所以常常需要更改自己的规划，如何在这种复杂的环境下高效率地实现最佳路径，就是运动规划的使命。

我们先来看下面的例子，这是一个用在DARPA城市挑战赛中的真实运动规划算法。

自动驾驶实时运动规划

我们可以看到，当汽车运行时，迷宫在不断变化，这是模拟汽车正在用传感器探测附近的障碍物，只有障碍物距离汽车足够近被汽车探测到后，我们才会把障碍物考虑到运动规划框架里，这时候汽车需要更改当前已经规划好的路径，橘色的树是规划算法的搜索树，指引汽车找到通向目标的路径，运动规划算法的更新要足够准确，并且及时，确保在最短的时间做出最佳决策，这样才能尽快找到出路，在规定时间内完成任务。

运动规划应用

只要是移动智能体都需要运动规划。比如家用扫地机器人、物流仓库用的仓储机器人、饭店里的送餐机器人、酒店/医院里的配送机器人等；还有自动驾驶汽车；在复杂的环境（如树林、建筑群）里飞行的智能无人机等。

扫地机器人的运动规划

运动规划在移动机器人的应用

运动规划在无人机的应用

运动规划好学吗？

ROS中导航模块就包含了运动规划部分。不过存在如下问题：

ROS导航模块的结构比较复杂，代码比较多，对初学者不太友好，学习理解代码比较困难。
而且运动规划是非常重视实践的学科，空有理论根本无法实操项目，企业对运动规划的从业者要求越来越高，从业者不能只做个调包侠。只有深入理解算法原理和代码实现才能具有核心竞争力，在找工作中成为offer收割机。

路径规划和运动控制****岗位在自动驾驶，物流机器人，清洁机器人行业是硬需求。为了让学员进入自动驾驶和机器人行业少走弯路，计算机视觉life经过几个月准备，和讲师反复沟通，开发了一套完整科学的学习课程《机器人运动规划源码解析》。该课程带领学员理解和掌握实用的路径和轨迹算法及框架。为学员打下结实的基础，让学员进入自动驾驶和机器人行业少走弯路。

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课程大纲

课程大纲如下

课程讲师及特色

课程讲师：

木子，研究生毕业于德国某高校机器人和自动化实验室。现在国内某顶级机器人公司从事路径规划算法岗位。有丰富的项目实践经验。
讲师亲自对相关代码进行了详细注释：https://github.com/felderstehost/navigation-noetic
讲师绘制代码框架图和原理图，帮助学员快速理解复杂的代码，理清代码流程，定位核心算法。
重点知识扩展：包括重要概念，框架，工程实践技巧，代码改进建议。

课程特色：快速上手学以致用

注重实践和工程应用，带领学员从零学习源码，实操算法实现过程。教学员在仿真中用不同工具对算法进行调试的技巧和工程中的应用。
课程配套作业考试，帮助学习提升学习效果，把握重点，掌握精髓。

课程实现的运动规划demo展示：

课程适合人群和基础要求

课程适合人群

刚开始学习运动规划的小白，在读高年级本科学生，硕士，博士研究生，工程师等。
其他行业想要跨行转到机器人、自动驾驶行业的从业者。
希望能够快速上手并学以致用的从业者，保姆式教学，真正理解源码实现，避免懂原理不懂实践。

学习基础及软硬件环境要求

要求基础：理工科专业，有一定的C/C++代码基础，了解一点Ubuntu系统的使用，其余的理论和实操知识都会在课程中教会你。
硬件要求：普通台式机/笔记本电脑均可（处理器最好i7或者以上配置），不需要GPU。课程使用仿真器模拟真实机器人运动规划场景。不需要真实机器人底盘，激光雷达或者里程计。
运行环境：Ubuntu 18.04/ Ubuntu 20.04 均可，推荐Ubuntu 20.04