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SLAM原理解析与避障调参实战

📚 共计 30 章节

什么是SLAM、SLAM的应用领域（扫地机/自动驾驶/AR）、主流SLAM框架（ORB-SLAM3/LIO-SAM/Cartographer）对比。

传感器基础

激光雷达（单线/多线/固态）原理与选型、IMU（加速度计+陀螺仪）原理、轮式里程计（编码器）原理。

坐标系与刚体运动

世界坐标系/机器人坐标系/传感器坐标系、旋转矩阵/四元数/欧拉角、Eigen库基础操作。

激光SLAM前端-帧间匹配

ICP算法原理与推导、PL-ICP与NDT算法、PCL库实现点云配准。

激光SLAM前端-特征提取

地面分割（RANSAC/平面拟合）、角点与平面特征提取（LOAM方法）、特征点云构建。

激光SLAM后端-图优化

图优化理论（节点/边/误差函数）、g2o库入门、Ceres库入门。

激光SLAM后端-回环检测

Scan-to-Scan回环、Scan-to-Map回环、基于直方图的回环检测。

主流激光SLAM实战-Cartographer

Cartographer架构（Local SLAM + Global SLAM）、配置参数详解、2D建图实战。

实战Cartographer

主流激光SLAM实战-LIO-SAM

LIO-SAM框架（因子图/IMU预积分）、GPS融合、3D建图实战。

视觉SLAM前端-特征点法

ORB特征提取与匹配、对极几何/三角化、PnP求解位姿。

视觉特征点

视觉SLAM前端-直接法

光流法（LK光流）、直接法原理（光度不变假设）、半直接法（SVO）。

直接法光流

视觉SLAM后端-BA优化

重投影误差、Schur消元、BA求解流程。

视觉SLAM后端-回环与重定位

词袋模型（DBoW3）、Sim3求解、重定位策略。

回环重定位

主流视觉SLAM实战-ORB-SLAM3

系统架构（Atlas/多地图）、单目/双目/RGBD模式切换、参数调优。

实战ORB-SLAM3

多传感器融合SLAM

松耦合 vs 紧耦合、卡尔曼滤波（KF/EKF/UKF）、ESKF（误差状态卡尔曼滤波）。

SLAM精度评估

evo工具使用（APE/RPE）、轨迹对齐（Umeyama算法）、评估指标解读。

避障算法基础

全局路径规划（Dijkstra/A*） vs 局部路径规划（DWA/TEB）、代价地图（Costmap）原理。

DWA算法深度解析

速度采样空间、轨迹评价函数（方位角/速度/障碍物距离）、调参实战。

TEB算法深度解析

弹性带理论、时间最优轨迹优化、与DWA的对比与选择。

动态窗口法调参实战

max_vel_x/acc_lim_x/yaw_rate等核心参数影响、实车调试案例。

全局路径规划A*算法

启发式函数设计、栅格地图实现、路径平滑处理。

局部路径规划与Costmap

膨胀层/障碍层层/静态地图层、inflation半径设置、层配置实战。

动态障碍物处理

预测轨迹（恒定速度/CTRV模型）、速度障碍法（VO/RVO）、避障策略选择。

ROS Navigation Stack实战

move_base框架、global_planner/local_planner配置、recovery_behavior设置。

SLAM与避障联合调试

建图质量对避障的影响、动态地图更新、重定位后的避障恢复。

仿真环境搭建

Gazebo仿真世界构建、机器人模型（URDF/SDF）、传感器仿真（激光/IMU/相机）。

实车部署与调试

嵌入式平台选型（Jetson/树莓派）、传感器标定（激光-IMU外参）、实时性优化。

SLAM与避障常见问题排查

建图漂移/定位丢失/避障抖动/路径不连续、日志分析与可视化调试。

NeRF-SLAM、3D Gaussian Splatting SLAM、端到端学习避障、多机器人协同SLAM。

综合实战项目

从零搭建一个完整的扫地机器人SLAM+避障系统（建图→定位→导航→避障→重定位）。