Slam即通常一向和地图构建

3089:爬楼梯

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描述
陶铸老师爬楼梯,他可每一趟活动1级要2级,输入楼梯的级数,求不同的走法数
如:楼梯一共有3级,他可每一回都倒超级,或者第一浅走一级,第二浅活动两层
为足以率先赖活动两层,第二潮走一级,一共3种方法。

输入
输入包含几履行,每行包含一个恰恰整数N,代表楼梯级数,1 <= N <= 30

输出
不等的走法数,每一样履输入相应一行输出

样例输入
5
8
10

样例输出
8
34
89

 1 #include<iostream>
 2 #include<cstdio>
 3 #include<queue>
 4 #include<cmath>
 5 using namespace std;
 6 int tot=0;
 7 int find(int n)
 8 {
 9     if(n==1)return 1;
10     else if(n==2) return 2;
11     else return find(n-2)+find(n-1);
12 }
13 int main() {
14     int a,b;
15     while(cin>>a)
16     {
17         cout<<find(a)<<endl;
18     }
19     return 0;
20 }

 

术解释

同步定位及地图构建SLAM统计,Simultaneous localization and
mapping
)是相同种概念:希望机器人自打一无所知条件的不解地方出发,在动过程被通过还观望到的地图特征(比如,墙角,柱子等)定位自己地方以及态势,再依照自己地点增量式的构建地图,从而达成以一定与地图构建的目标。

动状况

统计 1

一个由德意志达姆施塔特农林传媒大学研发的机器人正利用激光成像探测与测距艺来被迷宫绘图。

统计 2

齐图的机器人写出底地形图。

 

操作性定义

此地说之地形图,是为此来在环境面临一贯,以及描述当前条件为造福规划航线的一个定义;它通过记录为某种格局之感知博之音,用以和当下底感知结果互相较,以补助对实际定位的评估。在一定评估方面,地图提供的帮助程度,与感知的精度与质料成反相关。地图平时反映了它吃描绘出来的每一天的条件状态,所以其并不一定反映其给使用的随时的条件状态。

于误差和噪音条件下,定位与地图构建技术上之复杂度不匡助二者同时获取连续的散。即时定位以及地图构建(SLAM)是那样一个定义:把个别下边的进程都扎在一个循环里,以此协理两岸于独家进程被还求得连续破;不同进程中相互迭代的反映对两端的连年解有立异效率。

地图构建,是研究怎么着管自平雨后春笋传感器收集到的信,集成到一个一致性的模子上之问题。它可给叙为先是中坚问题其一世界长什么样?地图构建的为主组成部分是环境的表明模式以及传感器数据的诠释。

同之比,定位,是在地图上估测机器人的坐标和相形态的问题;换而言之,机器人需要应这里的次着力问题我在哪?非凡的解除包含以下简单个点:追踪——平日机器人的上马地方已经清楚;全局稳定——平时唯有叫来相当少,甚至不让出关于于起初地方环境特征的先验信息。

所以,同步定位和地图构建(SLAM)被定义也以下问题:在创建新地图模型或改进就知晓地图的以,在拖欠地图模型上稳住机器人。实际上,这一点儿单主导问题如分别解决,将毫无意义;必须同时求解。

每当机器人能够冲同样多元观测值回答“那一个世界长什么”此前,它用领会之附加音讯过剩,比如以下:

  • 她自己之运动学特征,
  • 消息之自发性取待什么样的人格,
  • 外加的协助观测值能打哪些源得到。在未曾地图或者倾向参考的前提下,对机器人之即职估测是一个苛的职责。[\[1\]](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%B3%E6%97%B6%E5%AE%9A%E4%BD%8D%E4%B8%8E%E5%9C%B0%E5%9B%BE%E6%9E%84%E5%BB%BA#cite_note-1)此地的”地点”可以概括指代机器人之所处向,也堪概括她的姿态形态。

技巧达到的题材

一同定位及地图构建(SLAM)可以给当做是一个鸡生蛋蛋生鸡的题目:完美的原则性要动用一个无偏差的地图;但这样的地形图又用规范的岗位估测来写。那便是一个迭代数学问题解决政策的先导条件。作为对照,原子轨道型可以给看作一个在不准确的洞察规范下表达充裕多之结果的经文方法。

并且,由于大多独传感器本着机器人的相对运动的甄别存在老之不确定性,上同节省提到的有数只“核心问题”也无像看起的这粗略。一般的话,由于技术环境中总会考虑噪声,所以SLAM方法要考虑的无单纯是数学及之紧凑解,也席卷和那么些和结果相关的物理概念的互相功用。

设若当地图构建的生一个迭代手续中,测得的离与大势有可预知的平等多重不精确度——平常由传感器有限的的精确度和叠加的环境噪声所引,那么附加到地图上的兼具特征都将会面含有相应的误差。随着时空之延迟和倒的转移,定位及地图构建的误差累计多,将会合指向地图本身以及机器人的定点、导航等力量的精度暴发异常充裕的扭动。

发生诸多技艺会上这多少个误差,比如这么些可以重现某些特点过去的价的方(也就是说,图像匹配法抑或环路闭合检测法),或者对现有的地形图进行拍卖——以融合该特征于不同时空之莫同值。其它还有部分用于SLAM总计学的技能可从及意向,包括卡尔(Carl)曼滤波粒子滤波(实际上是千篇一律栽蒙特卡罗法)以及扫描匹配的数额范围。

地图构建

当机器人技术社区中,SLAM的地形图构建通常指的凡白手起家及环境几啥地方一样的地图。而貌似算法中创建之拓扑地图才展现了环境遭遇的各点连接关系,并无克构建几哪一样的地图。由此,这么些拓扑算法不能给用来SLAM。

每当实用中,SLAM常常如于剪裁及适应可得到的资源,于是可以看来她的对象不是完善,而是操作实用性。已经发表之SLAM方法都受使用被无人机不管人潜艇行星探测车、近年来大热的家务机器人、甚至身体内部。[\[2\]](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%B3%E6%97%B6%E5%AE%9A%E4%BD%8D%E4%B8%8E%E5%9C%B0%E5%9B%BE%E6%9E%84%E5%BB%BA#cite_note-Mountney2006-2)

教育界大致都觉得,SLAM问题之“正在赢得解决”是过去十年里机器人钻探世界的太要紧战果有。[\[3\]](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%B3%E6%97%B6%E5%AE%9A%E4%BD%8D%E4%B8%8E%E5%9C%B0%E5%9B%BE%E6%9E%84%E5%BB%BA#cite_note-Durrant-whyte2006-3)
该领域受到仍时有暴发很多有待解决之难题,比如图像匹配暨统计复杂度等方面的相干问题。

冲SLAM文献的流行探究进展中,有雷同漫漫值得注意,就是针对SLAM的概率论基础进行更估测。这一个充满了冒险家特质的措施忽视如下:通过引入自由有限集的、多目标的贝叶斯滤波器,使得基于特征的SLAM算法得到独立的性质,以此跳了针对性图像匹配的依靠;但作为代价,测量中之假警报率和漏检率都相会给进步。[\[4\]](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%B3%E6%97%B6%E5%AE%9A%E4%BD%8D%E4%B8%8E%E5%9C%B0%E5%9B%BE%E6%9E%84%E5%BB%BA#cite_note-MullaneVoAdams2-4)
这其中的算法是冲概率尽管密度滤波的计来改进的。[\[5\]](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%B3%E6%97%B6%E5%AE%9A%E4%BD%8D%E4%B8%8E%E5%9C%B0%E5%9B%BE%E6%9E%84%E5%BB%BA#cite_note-Mahler-5)

传感

SLAM研讨被平常利用群不等型号的传感器来获取地图数据。这么些数量带有统计独立的误差。[\[来源请求\]](https://zh.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:%E5%88%97%E6%98%8E%E6%9D%A5%E6%BA%90)此总括独立是釜底抽薪度量偏差和检测中之噪音的强制要求。简单来讲,就是任何一个事物还优秀不便测的规范。比如同到底1米长的棍子,你首先不行测量的上也许是1.02米,第二不善测量时1.05米,…。可想而知测量的时候多多少少还相会发有误差在里边,因而SLAM算法本身必须要得力之处理那个测量误差。

这一个传感器然则光学的,比如1D之(单波束)或者2D之(扫描)激光测距仪3D_Flash_LIDAR、2D或3D声呐传感器和一个或者多单2D摄像头。从二零零五年启幕,使用可视化传感器(视频头)对SLAM的研究(可视化SLAM)如火如荼地开展,因为从这时起录像头起头普及(比如说手机大带有录像头)。[\[6\]](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%B3%E6%97%B6%E5%AE%9A%E4%BD%8D%E4%B8%8E%E5%9C%B0%E5%9B%BE%E6%9E%84%E5%BB%BA#cite_note-KarlssonEtAl2005-6)

目前的主意以了依据光学的无线测距法,同时将三角测距法等几哪法运用于SLAM中,用以消除微弱无线信号对测量的影响。

平等栽乎走路者设计的SLAM应用使用了一个装于鞋头的惯性测量单元当重要传感器,该设计乘让走路者能自行规避墙体就无异比方。这个名叫吧FootSLAM的宏图而于用来机动建立建筑物的楼宇布置图,从而有利于建立拖欠修之室内定位系统。[\[7\]](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%B3%E6%97%B6%E5%AE%9A%E4%BD%8D%E4%B8%8E%E5%9C%B0%E5%9B%BE%E6%9E%84%E5%BB%BA#cite_note-RobertsonEtAl2009-7)

定位

传感器的结果会作定点算法的输入。由几哪个地方知识可以,对于n维的定位问题,任何传感输出必须带有至少一个大多碰铁定跟(n+1)个判别方程。为了算出结果,有有关以切要相对的循环和镜像坐标体系下得到的结果的先验知识为是不可或缺的。

建模

如上结果对地图构建的贡献,可以当“2D建模并分别表示”或者当“3D建模并以2D齐阴影表示”中劳作得千篇一律美妙。作为建模的一律片段,机器人自身的运动学特征也如果受考虑进去,用以提高在初背景噪声下之散播精度。构建的动态模型需平衡不同传感器、不同部分误差模型给出去的孝敬价值,并最后包含一个依照地图本身的狠狠的可视化描述,那包括机器人的职及大势等云概率音信。地图构建就是那样一个动态模型的末梢运算结果。

连带文献

有关于SLAM的一个开创性工作是因R.C. 史密斯(Smith)(Smith)和P.
Cheeseman为代表,在1986年作出的对空中不明确的评测的钻研。[\[8\]](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%B3%E6%97%B6%E5%AE%9A%E4%BD%8D%E4%B8%8E%E5%9C%B0%E5%9B%BE%E6%9E%84%E5%BB%BA#cite_note-Smith1986-8)[\[9\]](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%B3%E6%97%B6%E5%AE%9A%E4%BD%8D%E4%B8%8E%E5%9C%B0%E5%9B%BE%E6%9E%84%E5%BB%BA#cite_note-Smith1986b-9)旁该领域的开辟工作由Hugh_F._Durrant-Whyte的钻研协会于1990年间初所作出。[\[10\]](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8D%B3%E6%97%B6%E5%AE%9A%E4%BD%8D%E4%B8%8E%E5%9C%B0%E5%9B%BE%E6%9E%84%E5%BB%BA#cite_note-Leonard1991-10)

参见

下面注资料

  1. ^
    Definition according to OpenSLAM.org, a platform for SLAM
    researchers
  2. ^
    Mountney, P.; Stoyanov, D. Davison, A. Yang, G-Z. Simultaneous
    Stereoscope Localization and Soft-Tissue Mapping for Minimal
    Invasive
    Surgery

    (PDF). MICCAI. 2006, 1: 347–354 [2010-07-30].
    doi:10.1007/11866565_43.
  3. ^
    Durrant-Whyte, H.; Bailey, T. Simultaneous Localization and Mapping
    (SLAM): Part I The Essential
    Algorithms

    (PDF). Robotics and Automation Magazine. 2006, 13 (2): 99–110
    [2008-04-08].
    doi:10.1109/MRA.2006.1638022.
  4. ^ J.
    Mullane, B.-N. Vo, M. D. Adams, and B.-T. Vo,. A random-finite-set
    approach to Bayesian
    SLAM,
    (PDF).
    IEEE Transactions on Robotics. 2011, 27 (2): 268–282.
    doi:10.1109/TRO.2010.2101370.
  5. ^ R.
    P. S. Mahler,. Statistical Multisource-Multitarget Information
    Fusion.. Artech House,. 2007.
  6. ^
    Karlsson, N.; Di Bernardo, E.;Ostrowski, J;Goncalves, L.;Pirjanian,
    P.;Munich, M. The vSLAM Algorithm for Robust Localization and
    Mapping
    .
    Int. Conf. on Robotics and Automation (ICRA). 2005.
  7. ^
    Robertson, P.; Angermann, M.;Krach B. Simultaneous Localization and
    Mapping for Pedestrians using only Foot-Mounted Inertial
    Sensors

    (PDF). Ubicomp 2009. Orlando, Florida, USA: ACM. 2009.
    doi:10.1145/1620545.1620560.
  8. ^
    Smith, R.C.; Cheeseman, P. On the Representation and Estimation of
    Spatial
    Uncertainty

    (PDF). The International Journal of Robotics Research. 1986, 5
    (4): 56–68 [2008-04-08].
    doi:10.1177/027836498600500404.
  9. ^
    Smith, R.C.; Self, M.;Cheeseman, P. Estimating Uncertain Spatial
    Relationships in
    Robotics

    (PDF). Proceedings of the Second Annual Conference on Uncertainty in
    Artificial Intelligence. UAI ’86. University of Pennsylvania,
    Philadelphia, PA, USA: Elsevier: 435–461. 1986.
  10. ^
    Leonard, J.J.; Durrant-whyte, H.F. Simultaneous map building and
    localization for an autonomous mobile
    robot
    .
    Intelligent Robots and Systems’ 91.’Intelligence for Mechanical
    Systems, Proceedings IROS’91. IEEE/RSJ International Workshop on.
    1991: 1442–1447 [2008-04-08].
    doi:10.1109/IROS.1991.174711.

表面链接

 

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