cartographer定位（cartographer定位漂移）

本文目录一览：

• 1、SLAM应用在自动驾驶后的思考?
• 2、标记,定位和克隆作物产量的QTL的方法。
• 3、激光雷达SLAM算法
• 4、SLAM定位在自动驾驶中的应用?

SLAM应用在自动驾驶后的思考?

补偿机制如果用了基于贝叶斯理论的滤波器的话，因为在构建submap的时候，submap的构图的基准点，也就是车辆位置越准确，之后的pose和全局回环的时候才会更准确。对于自动驾驶车辆来说，回环的比重不像在SLAM里那么重要。

基于场景理解和目标检测的实时环境感知和处理 通过车载激光雷达扫描可以得到汽车周围环境的实时3D模型，运用相关算法比对上一帧和下一帧环境的变化可以识别出周围的车辆和行人，实现自动避障，提升自动驾驶的安全度。

SLAM强大的回环检测在自动驾驶实时定位上，因为实时定位依靠的gps系统可以得到较高的准确度。不过，影响gps的数据准确性的原因有很多，天气啊，遮挡物啊，高楼啊。典型的场景就是，地下车库，隧道，高楼比较多的市区。

SLAM是自主导航中常用的状态时间建模的框架。它主要基于概率原理，对状态和测量的后验和先验概率分布以及两者之间的关系进行推断。这种方法的主要挑战是计算复杂。

SLAM是机器人定位领域的研究热点，在特定场景下的低速自动驾驶定位的应用过程中也有较多现实的实例，如园区无人摆渡车、无人清洁扫地车、扫地机器人等，都广泛采用了SLAM技术。

标记,定位和克隆作物产量的QTL的方法。

QTL 定位就是采用类似单基因定位的方法将QTL 定位在遗传图谱上， 确定QTL 与遗传标记间的距离( 以重组率表示) 。根据标记数目的不同， 可分为单标记、双标记和多标记几种方法。

理想状态下，如果所有做QTL定位时，所有遗传标记都不连锁，那么你应该可以把QTL精确定位到一个特定的遗传标记上，因为它隔壁的QTL是不会与数量性状有相关性的。

QTL定位就是采用类似单基因定位的方法将QTL定位在遗传图谱上，确定QTL与遗传标记间的距离（以重组率表示）。根据标记数目的不同，可分为单标记、双标记和多标记几种方法。

这个片段上可以包含一个和多个数量基因，这个片段即QTL一般用遗传标记或物理标记，利用遗传学原理来定位。所以说他们 的区别是：QTL是染色体上的一个片段，是用来定位数量基因的。数量基因只是一个基因。

采用近年来发展的数量性状基因位点(QTL)的定位分析方法，可以估算数量性状的基因位点树目、位置和遗传效应。

激光雷达SLAM算法

Gmapping ，Gmapping算法是目前基于激光雷达和里程计方案里面比较可靠和成熟的一个算法，它基于粒子滤波，采用RBPF的方法效果稳定，许多基于ROS的机器人都跑的是gmapping_slam。

首先肯定需要将激光雷达所测得的端点坐标从极坐标、机器人坐标中转换到世界坐标中。这张略过，暂时不需要看这个 路径规划算法介绍：因为该算法会产生大量的无用临时途径，简单说就是很慢，所以有了其他算法。

算法不断优化，效果逐步提高。激光雷达SLAM算法的优化可以使机器人在更短的时间内建立更为准确的地图和位置估计，比如NDT配准算法、LOAM算法和LeGO-LOAM算法等。目前，一些商用的机器人已经可以实现实时建图和定位。

SLAM的典型应用领域 机器人定位导航领域：地图建模。SLAM可以辅助机器人执行路径规划、自主探索、导航等任务。

SLAM定位在自动驾驶中的应用?

1、在自主导航中，激光雷达SLAM技术主要应用于自动驾驶汽车和移动机器人的定位和路径规划。例如，Waymo的自动驾驶汽车就采用了激光雷达SLAM技术。

2、SLAM强大的回环检测在自动驾驶实时定位上，因为实时定位依靠的gps系统可以得到较高的准确度。不过，影响gps的数据准确性的原因有很多，天气啊，遮挡物啊，高楼啊。典型的场景就是，地下车库，隧道，高楼比较多的市区。

3、SLAM加强定位 在未知环境中，自动驾驶汽车无法根据已知地图不断进行校正，实现精确定位，只能通过自身携带的传感器来获取环境信息，并经过信号处理抽取有效信息，以构建环境地图。