目前國內有27萬家石油石化企業(yè)，需要進行數(shù)字化巡檢作業(yè)改革。

面對高溫、高熱、有毒有害氣體等復雜環(huán)境，防爆化工移動機器人可智能化設定巡檢路線、繞開障礙物，對廠區(qū)進行更大范圍、更深入的巡檢工作。

有效降低作業(yè)強度。未來防爆化工移動機器人市場預期達到數(shù)千億市場規(guī)模。

在行業(yè)應用中移動機器人多種建圖算法說明-Cartographer

基于優(yōu)化方法的激光SLAM已經不是一個新研究領域了，谷歌的Cartographer算法主要是在提高建圖精度和提高后端優(yōu)化效率方面做了創(chuàng)新。

當然Cartographer算法在工程應用上的創(chuàng)新也很有價值，Cartographer算法最初是為谷歌的背包設計的建圖算法，谷歌的背包是一個搭載了水平單線激光雷達、垂直單線激光雷達和IMU的裝置，用戶只要背上背包行走就能將環(huán)境地圖掃描出來。

由于背包是背在人身上的，最開始Cartographer算法是只支持激光雷達和IMU建圖的，后來為了適應移動機器人的需求，將輪式里程計、GPS、環(huán)境已知信標也加入到算法，也就是說Cartographer算法是一個支持多激光雷達、IMU、輪式里程計、GPS、環(huán)境已知信標的傳感器融合建圖算法。

介紹Cartographer局部建圖的具體過程之前，需要先了解一下Cartographer地圖的組成形式。Cartographer采用局部子圖（submap）來組織整個地圖，其中若干個激光雷達掃描幀（scan）構成一個submap，然后所有的submap構成全局地圖（submaps）不管是雷達掃描幀（scan），局部子圖（submap），還是全局地圖（submaps），它們之間都是通過位姿關系進行關聯(lián)的。

這里只討論2D SLAM建圖，所以位姿坐標可以表示為。假設機器人初始位姿為，該位姿處雷達掃描幀為scan(1)，并利用scan(1)初始化第一個局部子圖submap(1)。利用Scan-to-map matching方法計算scan(2)相應的機器人位姿，并基于位姿將scan(2)加入submap(1)。

不斷執(zhí)行Scan-to-map matching方法添加新得到的雷達幀，直到新出現(xiàn)的雷達幀完全包含在submap(1)中時，換句話說就是新雷達幀觀測不到submap(1)之外的新信息時，就結束submap(1)的創(chuàng)建。這里假設submap(1)由scan(1)、scan(2)和scan(3)構建而成，然后重復上面的步驟構建新的局部子圖submap(2)。

而所有局部子圖{submap(m)}就構成了最終的全局地圖submaps。

Gmapping代碼實現(xiàn)相對簡潔，非常適合初學者入門學習。但是Gmapping屬于基于濾波方法的SLAM系統(tǒng)，明顯的缺點是無法構建大規(guī)模的地圖，這一點已經在第前面討論過了。

而基于優(yōu)化的方法則可以構建大規(guī)模的地圖，基于優(yōu)化的方法實現(xiàn)的激光SLAM算法也有很多，比如Hector、Karto、Cartographer等。而Cartographer是其中獲好評最多的算法 。

Cartographer是這幾種算法中提出時間最新、開發(fā)團隊來自著名的谷歌公司、代碼的工程穩(wěn)定性較高、少有的建圖和重定位兼具的算法。

最后向大家介紹YUHESEN 開發(fā)的商業(yè)化防爆移動機器人底盤  

全時四驅 全地形應用

危化區(qū)域全場景自助導航

防護等級IP65