slam in auto driving

SLAM技术，即同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping），在自动驾驶领域扮演着至关重要的角色。SLAM技术允许无人车在未知环境中进行自主导航，同时创建和更新环境地图。本书深入探讨了自动驾驶技术，特别强调了L4级别自动驾驶的典型业务和自动驾驶中的定位与地图构建技术。L4级别自动驾驶技术是一种高度自动化的驾驶技术，能够完成绝大部分的驾驶任务，只有在极端情况下才需要人类介入。 书中首先介绍了自动驾驶技术的基础知识，包括自动驾驶的能力与分级，以及为什么L4级别的自动驾驶需要精确的定位与地图构建。接着，书中详细阐述了高精地图的内容与生产过程，这些地图能够提供无人驾驶车辆所需的详细地理信息。此外，书中还对地图定位内容的介绍顺序进行了梳理，为读者提供了一个清晰的学习路径。 紧接着，作者回顾了基础数学知识，为理解SLAM技术所需的理论打下了坚实的基础。几何学部分讲解了坐标系、李群与李代数、SO(3)上的BCH线性近似式等重要概念。在运动学部分，书中从李群视角和四元数视角讲述了运动学，并讨论了四元数与旋转向量间的转换，以及其他几种运动学表达方式。此外，还涉及了线速度与加速度、扰动模型与雅可比矩阵等重要内容。这些数学工具对于理解和实现SLAM算法至关重要。 本书的内容不仅涵盖了SLAM技术在自动驾驶领域的应用，还对支撑该技术的理论基础进行了全面的讲解。通过对这些内容的学习，读者能够深入理解SLAM技术如何让自动驾驶车辆在复杂的现实世界中实现精准定位和环境建模，从而提升自主导航能力。