别人做的网站不能用,兰州小的网络公司,如何建立公司自己的网站,温州市网页制作项文静自动驾驶中的SLAM#xff08;Simultaneous Localization and Mapping#xff0c;即同步定位与地图构建#xff09;是关键技术#xff0c;它能够让车辆在未知环境中进行自主定位和地图建构。秋招来临之际#xff0c;相信大家都已经在忙碌的准备当中了#xff0c;尤其是应届…自动驾驶中的SLAMSimultaneous Localization and Mapping即同步定位与地图构建是关键技术它能够让车辆在未知环境中进行自主定位和地图建构。秋招来临之际相信大家都已经在忙碌的准备当中了尤其是应届毕业生。面试题对大家来说是很重要的面试时第一轮基本上都是理论考察给大家准备了 2024年自动驾驶SLAM面试题及答案持续更新……这边会持续收集和更新希望能给大家带来帮助。 1、简述卡尔曼滤波 卡尔曼滤波Kalman filter是一种高效的自回归滤波器它能在存在诸多不确定性情况的组合信息中估计动态系统的状态是一种强大的、通用性极强的工具。它的提出者鲁道夫.E.卡尔曼在一次访问NASA埃姆斯研究中心时发现这种方法能帮助解决阿波罗计划的轨道预测问题后来NASA在阿波罗飞船的导航系统中确实也用到了这个滤波器。最终飞船正确驶向月球完成了人类历史上的第一次登月。 2、你认为ORB-SLAM3和VINS-Fusion的几个不同点 1在IMU的偏差方面ORB-SLAM3同时考虑了加速度计和陀螺仪的偏差并且将其放在目标函数中与重力方向尺度因子等待优化变量共同优化在inertialoptimization函数中VINS只估计了陀螺仪的偏差并且是将其考虑成非线性的将其独立出来单独优化没有采用g2o求解器而是直接一次高斯牛顿迭代解决在initial_alignment.cpp中的solverGyroscopeBias中。 2在速度重力尺度因子方面ORB-SLAM3与IMU偏差共同估计通过最大后验估计并取负对数将其转换成包含IMU先验残差的非线性最小二乘问题利用g2o去求解inertial-only map下的因子图速度尺度与重力方向都是顶点initia_alignment.cpp中的linearalignment()首先根据预积分量的约束将世界坐标系转换成相机在t0时刻的坐标系转换成线性最小二乘问题ceres求解。 3在IMU的优化内容方面ORB-SLAM3的inertialoptimization中默认各个关键帧对应的IMU的pose是一致的只优化了IMU的速度在初始化成功后的5秒和15秒又再次初始化VINS状态估计器中的Estimator::visualInitialAlign()计算陀螺仪的偏置校准加速度偏置没有处理同时更新了Bgs后IMU repropagate得到尺度s和重力g的方向后转换到第一帧坐标系然后转换到世界坐标系。 4在重力g的优化方面ORB-SLAM3代码中在g与速度等待优化变量的目标函数求解后直接对齐得出结果没有看到更多的判断VINS在linearalignment中RefineGravity进一步细化了重力在其切线空间上用两个变量重新参数化重力迭代四次对状态向量重新优化。 5在惯性系的对齐方面ORB-SLAM3在IMU的优化过程中目标函数求解过程同时解算除了优化后的rotation matrixVINS计算出重力在第一个关键帧的测量值后对重力进行参数化限制模长判断误差是否大于百分之五然后重力细化进行坐标系的对齐。 6在scale的优化方面ORB-SLAM3在初始化及其之后的100秒之内不断优化尺度和重力方向VINS只在初始化的过程进行优化。 7在求解形式方面ORB-SLAM3使用SO(3)求解VINS使用四元数求解。 3、粒子滤波器设计时重采样的作用及如何实现 重采样主要是为了解决经典蒙特卡洛方法中出现的粒子匮乏现象。其主要思想是对粒子和其相应的权值表示的概率密度函数重新进行采样。通过增加权值较大粒子和减少权值较小粒子来实现。重采样虽然可以改善粒子匮乏现象但也降低了粒子的多样性。因此重采样过程中一般选取一些准则来判断有效粒子的个数通过这个个数来判断是否进行重采样。 4、IMU相对车体安装角度误差如何标定 如果条件允许具有通视条件等可以通过光学标定安装基准面。如果不具备光学标定条件可以将IMU安装到位 让载体运动起来接入外部速度和位置等基准信息将安装误差引入状态方程通过迭代让其收敛。如果载体可以整体放到转台上也可以利用重力加速度矢量和转台参考信息对其标定。 5、如何应对gnss缓慢漂移的问题 1、静态漂移。当GPS终端静止的时候其定位坐标在某个范围不停地变化甚至还会显示出速度这便是静态漂移。 2、定位点漂移。定位点漂移指两点之间的漂移距离超过100米或芯片软件设置的门限距离且无速度数据过一段时间后又以同样的距离回到原点。这种情况常反映在星历气候模块干扰2D定位和3D定位瞬间变化的过程中。此漂移方向没规律性较难处理。 3、定位精度漂移。常反映在运动过程中突然在某一点漂移出去然后又瞬间漂移回来有时带有速度有时不带速度数据。多为信号折射干扰引起突然有一个很强的折射信号参与定位所致。折射信号一丢失又恢复正常定位精度。 4、叠加漂移。多反映在2D定位时定位点沿着一定的方向连续漂移每个点之间的距离不大并带有速度当漂移到一定距离后又慢慢地漂移回原点。此漂移一般是由于GSP模块长时间处于弱信号或设备受到干扰引起。 —————————————————————— 更多内容看第一段标蓝部分持续更新中
