重定位

什么是重定位？

• 跟踪丢失（Tracking Lost）： 运动太快、光照剧烈变化、或者传感器被遮挡，导致系统无法跟上当前的坐标。

• 冷启动（Cold Start）： 机器人开机时，已知有地图，但不知道自己站在地图的哪个角落。

• 绑架机器人问题（Kidnapped Robot Problem）： 机器人在运行中被强行移动到另一个地方，位姿发生突变。

重定位的核心技术分类

• 视觉词袋 (BoW/DBoW)： 将图像特征（ORB/SURF）编码成“视觉单词”，通过数据库检索相似帧。
• 代表作： ORB-SLAM3 的重定位模块 DBoW3。

• 激光几何描述子： 将 3D 点云压缩为 2D 特征图（如 Scan Context）或利用极坐标特征（如 LiDAR-Iris）。
• 特点： 即使在没有光照的环境下，只要空间几何结构（墙壁、柱子）没变，就能极速找回位置。

• RANSAC + PnP/ICP： 在初步匹配后，利用随机采样一致性（RANSAC）剔除误匹配，通过 PnP（视觉）或 ICP（激光）解算精确位姿。

• 全局描述子检索 (VPR)： 使用如 NetVLAD、AnyLoc 或基于 DINOv2 的网络提取全图特征。
• 突破点： 即使是“白天建图，晚上重定位”，或者“夏天建图，冬天重定位”，它也能识别出是同一个地方。

• 可学习的特征匹配： 使用 SuperPoint + LightGlue 替代传统的 ORB 匹配。
• 优势： 在纹理稀疏（白墙、玻璃）或剧烈运动模糊的情况下，匹配成功率比传统方法高出数倍。

• 端到端神经重定位： 如 iMap 或 Nice-SLAM。直接训练一个神经网络（或使用神经辐射场 NeRF），当你输入一张照片，它直接“预测”出当前的坐标。

• 语义拓扑匹配： 机器人不再匹配成千上万的点，而是匹配“物体布局”。
• 逻辑： “我的左边是一个冰箱，前方三个月是个沙发”，这种空间逻辑在环境杂乱、物体移动时极具鲁棒性。

• 语义点云/八叉树地图： 在 RTAB-Map 或类似框架中，结合 YOLOv10 或 Mask R-CNN 过滤掉动态物体（行人、车辆），只在静态语义物体（柱子、门框）上进行重定位。
• 代表作： GY-SLAM、DS-SLAM。

• 3D Gaussian Splatting (3DGS) 重定位： 机器人不再保存粗糙的点云，而是保存一个“照片级”的可渲染地图。
• 操作： 重定位时，系统生成一张当前位姿下的“虚拟照片”，与真实相机照片对比，通过反向传播直接优化出位姿。

• NeRF-SLAM： 利用神经辐射场进行重定位，精度极高，能处理复杂的光影折射。

重定位的一般流程

1. 特征提取： 从当前的传感器数据（图像或点云）中提取具有代表性的特征。

2. 检索/候选帧筛选： 在地图数据库中搜索，找出与当前特征最像的几个历史场景（候选帧）。

3. 几何校验： 对候选帧进行严格的几何匹配计算。例如，通过求解 PnP 问题或点云配准，计算出精确的变换矩阵。

4. 位姿恢复： 如果校验通过且误差足够小，系统宣布重定位成功，并将位姿设置回跟踪模块。

重定位的一个尝试实验

一、环境和参数配置

1. 安装深度图转激光包：
• 注意在package.xml中添加依赖

2. 配置 .yaml 文件：
D435i 驱动： 开启 realsense2_camera，确保输出 depth 和 color 图像，并开启内置 IMU（可选但推荐）。
可选：测试 D435i 驱动是否正常
运行下述代码并执行参数检查
d435i_launch.py
• 转换节点： 配置 depthimage_to_laserscan.yaml，将扫描范围高度设置在机器人底盘上方（如 0.2m 处），这样模拟出的“激光”才能扫到墙壁而不是地板。
 

二、运行重定位流程

• 使用 map_server 加载你之前用 RTAB-Map 导出的 .yaml 栅格地图。

• 启动 amcl 节点。

• 操作： 在 RVIZ 中使用 "2D Pose Estimate" 在地图上大致标出机器人当前的位置。AMCL 会散布“粒子”并通过模拟激光不断修正。

• args := "--delete_db_on_start" 千万不要加。

• localization := true：告诉系统只定位，不更新地图。

• rtabmap_args := "--Mem/IncrementalMemory false --Mem/InitWMWithAllNodes true"：
• IncrementalMemory false：关闭增量建图。
• InitWMWithAllNodes true：启动时将整个地图装入工作内存，提高全局重定位成功率。

• 特征匹配： 慢慢转动机器人，让 D435i 看到地图中曾经出现过的特征点。

• 状态观察： 当 RTAB-Map 终端显示 Loop closure detected! 或者 RVIZ 中的机器人坐标突然“闪”到地图中某个位置且不再漂移时，说明重定位成功。

第三阶段：迈向语义导航

1. 加载语义模型：
在后台运行一个轻量级的目标检测模型（如 YOLOv10）。

2. 坐标映射：
• 当 YOLO 在图像中识别出“饮水机”时，结合 D435i 提供的深度值，计算出该物体相对于相机的 $(x, y, z)$。
• 利用 RTAB-Map 此时提供的 Map -> Base_link 坐标变换，将物体的坐标转换到 全局地图坐标系 下。

3. 发布导航目标：
使用 ROS 的 move_base 或 Nav2。如果你想去“饮水机”，程序通过查询语义数据库获得该坐标，发送 Goal 给导航堆栈。