[feat]:初步完成SLAM技术概述

docs/chapt10/10.3SLAM技术概述.md

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+# 10.3 SLAM技术概述
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+小伙伴们好，上一节我们搭建好了Gazebo中的仿真环境，本节课我们一起来了解一下SLAM技术。
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+第一节中我们知道，要解决机器人自主导航问题就需要有感知（建图和定位）参与，通过感知输出机器人当前环境的地图信息和位置。而本节要讲的SLAM就是解决地图和定位问题的。
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+## 1. SLAM是什么
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+SLAM是同步定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping)的缩写。
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+先通过一个视频直观了解一下
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+<iframe height="400" width="600" src="//player.bilibili.com/player.html?aid=724624445&bvid=BV1tS4y1S7qE&cid=544765528&page=1" scrolling="no" border="0" frameborder="no" framespacing="0" allowfullscreen="false"> </iframe>
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+视频中随着机器人的移动，机器人的传感器获取到了环境信息，然后完成对博物馆地图的构建。
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+在构建的过程中你可以发现已经走过的地图还会发生变化，这就涉及到了SLAM算法的回环检测和后端优化了。
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+> 有小伙伴可能会问，只看到建图没看到定位呀。细心观察可以发现建图的过程中，其实一直都在计算机器人的位置。
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+## 2. SLAM如何解决建图定位问题
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+机器人通过自身传感器数据处理进行位置估计，同时通过不断移动完成对整个未知环境的地图构建。这就是SLAM解决的问题。
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+那又是如何解决的呢？SLAM实现的方案很多，但是几个比较关键的技术如下：
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+1. 传感器感知
+    通过各类传感器实现对环境的感知，比如通过激光雷达获取环境的深度信息。同时可以通过传感器融合来提高位置估计的精度，比如融合轮式里程计、IMU、雷达、深度相机数据等。
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+2. 视觉/激光里程计
+    基本原理是通过前后数据之间对比得出机器人位置的变化。
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+3. 回环检测
+    判断机器人是否到达之前到过的位置，可以解决位置估计误差问题，建图时可以纠正地图误差。
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+经典视觉SLAM结构
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+![经典视觉SLAM结构](10.3SLAM技术概述/imgs/image-20220421152216184.png)
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+## 3.SLAM开源库
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+### 3.1. Cartographer
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+github地址：https://github.com/cartographer-project/cartographer
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+Cartographer是一个可跨多个平台和传感器配置以2D和3D形式提供实时同时定位和建图（SLAM）的系统。
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+### 3.2. ORB_SLAM2(纯视觉)
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+github地址：https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2
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+ORB-SLAM2是用于单目，双目和RGB-D相机的实时SLAM库，用于计算相机轨迹和稀疏3D重建
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+### 3.3 VINS
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+github地址：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono
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+VINS-Mono是单目视觉惯性系统的实时SLAM框架。它使用基于优化的滑动窗口配方来提供高精度的视觉惯性测距。
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+## 4.总结
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+本节课我们简单介绍了下感知部分的技术担当SLAM，并对常用的开源库进行介绍，下一节我们就对其中的Cartograpger开源库进行介绍和安装。
 
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