1. slam算法用什么软件
九成的slam用C++写的，而且大部分用到的库也算基于C++的。
C++ 是一种高级语言，它是由 Bjarne Stroustrup 于 1979 年在贝尔实验室开始设计开发的。C++ 进一步扩充和完善了 C 语言，是一种面向对象的程序设计语言。C++ 可运行于多种平台上，如 Windows、MAC 操作系统以及 UNIX 的各种版本。
C++ 是一种静态类型的、编译式的、通用的、大小写敏感的、不规则的编程语言，支持过程化编程、面向对象编程和泛型编程。
C++ 被认为是一种中级语言，它综合了高级语言和低级语言的特点。
C++ 是由 Bjarne Stroustrup 于 1979 年在新泽西州美利山贝尔实验室开始设计开发的。C++ 进一步扩充和完善了 C 语言，最初命名为带类的C，后来在 1983 年更名为 C++。
2. 如何在windows下运行SLAM的程序
怎么不是一个程序的，那是你程序的运行系统环境不一样。TC在DOS下用c语言也可以做界面的程序啊。 在WINDOWS上也可用 wintc 用c语言做界面，只不过界面是全屏。 windows是微软开发的，所以如果要做windows 你就要使用微软集成开发环境VC，另外还要学习微软给你提供的一套WINDOWS开发API ，这些API都对底层进行了封装，不像你在DOS下 需要经常去访问硬件。
3. slam算法是怎么样的
slam算法是实现机器人定位、建图、路径规划的一种算法。
Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)原本是Robotics领域用来做机器人定位的，最早的SLAM算法其实是没有用视觉camera，Robotics领域一般用Laser Range Finder来做SLAM。
其中一个原因是SLAM对实时性要求比较高，而要做到比较精确、稳定、可靠、适合多种场景的方案一般计算量相对较大，目前移动式设备的计算能力还不足够支撑这么大的计算量，为了达到实时性能，往往需要在精确度和稳定性上做些牺牲。
仿真软件：
数值网络仿真技术八十年代初发展较快，,早期的通用仿真软件有SLAM、GERT、VERT等。其共同特征是提供一种构模框架，在DOS操作系统下以FORTRAN语言实现。在设计上类似一系列子程序的软件包。每种图元有特定语句 ，用户构模需编写程序 ,网络图取辅助理解的功能。
4. SLAM算法是什么优地科技的服务机器人有吗
SLAM算法，简单来说，就是机器人要实现智能化需要完成的三个任务：定位、建图、路径规划，这套流程，就是SLAM技术。优地机器人应该是有的，之前朋友的店铺有用过，雷达SLAM行走更精确，而且避障也好比较好。
希望采纳~~
5. slam算法是什么
SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写，意为“同步定位与建图”，主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题。
Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)原本是Robotics领域用来做机器人定位的，最早的SLAM算法其实是没有用视觉camera的（Robotics领域一般用Laser Range Finder来做SLAM）。
SLAM对实时性要求比较高，而要做到比较精确、稳定、可靠、适合多种场景的方案一般计算量相对较大，目前移动式设备的计算能力还不足够支撑这么大的计算量，为了达到实时性能，往往需要在精确度和稳定性上做些牺牲。
因此在具体的应用中，往往需要根据移动设备所具有的传感器组合、计算能力、用户场景等，选择和深度定制合适的SLAM算法。比如，无人驾驶汽车和手机端AR类应用的SLAM算法就非常不同。
SLAM的典型应用领域
机器人定位导航领域：地图建模。SLAM可以辅助机器人执行路径规划、自主探索、导航等任务。国内的科沃斯、塔米以及最新面世的岚豹扫地机器人都可以通过用SLAM算法结合激光雷达或者摄像头的方法，让扫地机高效绘制室内地图，智能分析和规划扫地环境，从而成功让自己步入了智能导航的阵列。
VR/AR方面：辅助增强视觉效果。SLAM技术能够构建视觉效果更为真实的地图，从而针对当前视角渲染虚拟物体的叠加效果，使之更真实没有违和感。VR/AR代表性产品中微软Hololens、谷歌ProjectTango以及MagicLeap都应用了SLAM作为视觉增强手段。
无人机领域：地图建模。SLAM可以快速构建局部3D地图，并与地理信息系统（GIS）、视觉对象识别技术相结合，可以辅助无人机识别路障并自动避障规划路径，曾经刷爆美国朋友圈的Hovercamera无人机，就应用到了SLAM技术。
无人驾驶领域：视觉里程计。SLAM技术可以提供视觉里程计功能，并与GPS等其他定位方式相融合，从而满足无人驾驶精准定位的需求。例如，应用了基于激光雷达技术Google无人驾驶车以及牛津大学MobileRoboticsGroup11年改装的无人驾驶汽车野猫(Wildcat)均已成功路测。
以上内容参考：slam路径规划算法 - CSDN
6. 哪位大神能用c语言 重写opencv 的下面6个函数或者从源码中整理出来，可以编译，运行
去git上面看看源码
//先说一下这个函数吧
//cvNamedWindow
CV_IMPLintcvNamedWindow(constchar*name,intflags){
CV_FUNCNAME("cvNamedWindow");
if(!name)CV_ERROR(CV_StsNullPtr,"NULLname");
HighguiBridge::getInstance().namedWindow(name);
returnCV_OK;
}
//而它又需要HighhuiBridge这个类，它有个单例工厂方法
HighguiBridge&HighguiBridge::getInstance(){
staticHighguiBridgeinstance;
returninstance;
}
//上面2个函数实际调用这2个成员函数
CvWindow*HighguiBridge::namedWindow(cv::Stringname){
CvWindow*window=HighguiBridge::getInstance().findWindowByName(name.c_str());
if(!window)window=createWindow(name);
returnwindow;
}
//创建窗口先是查找有没有已有窗口
CvWindow*HighguiBridge::findWindowByName(cv::Stringname){
autosearch=windowsMap->find(name);
if(search!=windowsMap->end())returnsearch->second;
returnnullptr;
}
//如果没有会用这个函数创建
CvWindow*HighguiBridge::createWindow(cv::Stringname){
CvWindow*window=newCvWindow(name);
windowsMap->insert(std::pair<cv::String,CvWindow*>(name,window));
returnwindow;
}
//创建窗口是CvWindow类
classCvWindow{
public:
CvWindow(cv::Stringname,intflag=CV_WINDOW_NORMAL);
~CvWindow();
/**@briefNOTE:prototype.
.
*/
voidcreateButton(cv::Stringname);
/**@.
.
*/
voidcreateSlider(cv::Stringname,int*val,intcount,CvTrackbarCallback2on_notify,void*userdata);
/**@briefUpdateswindowimage.
@.
Thefunctionupdateswindowimage.-doesnothing.
*/
voipdateImage(CvMat*arr);
/**@(slider).
@paramnameNameofthewindow.
(slider).
nullptr.
*/
CvTrackbar*findTrackbarByName(cv::Stringname);
Page^getPage();
private:
cv::Stringname;
//HoldsimagedatainCVformat
CvMat*imageData;
//
std::map<cv::String,CvTrackbar*>*sliderMap;
//Windowcontentsholder
Page^page;
//
Image^imageControl;
//Containerforsliders
Panel^sliderPanel;
//Containerforbuttons
//TODO:prototype,notavailableviaAPI
Panel^buttonPanel;
//.
//RequiredsinceimageData->
intimageWidth;
//t
staticconstPlatform::String^markupContent;
//DefaultSlidersize,
;
};
//CvWindwo构造函数为
CvWindow::CvWindow(cv::Stringname,intflags):name(name){
this->page=(Page^)Windows::UI::Xaml::Markup::XamlReader::Load(const_cast<Platform::String^>(markupContent));
this->sliderMap=newstd::map<cv::String,CvTrackbar*>();
sliderPanel=(Panel^)page->FindName("cvTrackbar");
imageControl=(Image^)page->FindName("cvImage");
buttonPanel=(Panel^)page->FindName("cvButton");
//.
//,afterthatwecan
//updateothercontrols
imageControl->Loaded+=refnewWindows::UI::Xaml::RoutedEventHandler(
[=](Platform::Object^sender,
Windows::UI::Xaml::RoutedEventArgs^e){
//
for(autoiter=sliderMap->begin();iter!=sliderMap->end();++iter){
iter->second->getSlider()->Width=imageControl->ActualWidth;
}
//
//TODO:implementwhenaddingbuttons
});
}
7. 本科毕业论文，选了基于slam的机器人算法研究，请问该怎么上手
学视觉slam十四讲，把一些框架拿过来运行一下，再把框架之中的内容改成自己想要的即可。
机器人爆炸式增长的一个主要问题是不能在不同的机器人平台上重复使用代码。然而，ROS中的硬件抽象层及其消息服务允许创建可用于许多不同机器人平台的新代码。而且，ROS提供了一套稳定的机器人软件包，公认的SLAM评估方法都依赖于机器人社区可用的标准数据集。
所有SLAM的结果都使用占用网格作为最终输出，使用地图相似性的性能指标进行分析。 重点是放在地图质量，而不是姿态估计误差，因为映射输出受到本地化问题的高度影响。
SLAM的典型应用领域：
地图建模。SLAM可以辅助机器人执行路径规划、自主探索、导航等任务。国内的科沃斯、塔米以及最新面世的岚豹扫地机器人都可以通过用SLAM算法结合激光雷达或者摄像头的方法，让扫地机高效绘制室内地图，智能分析和规划扫地环境，从而成功让自己步入了智能导航的阵列。
国内思岚科技（SLAMTEC）为这方面技术的主要提供商，SLAMTEC的命名就是取自SLAM的谐音，其主要业务就是研究服务机器人自主定位导航的解决方案。
8. SLAM算法是什么意思
乎
SLAM可以通过多种方法实现,首先其可以在多种不同的硬件上实现。其次,SLAM更像是一个概念而不是一个算法
9. 激光雷达导航技术的优势有哪些请说具体一点！
杭州艾豆智能激光SLAM 智能扫地机器人开源系统
一、说明
杭州艾豆智能科技有限公司，专注于机器人的室内定位与导航、自主运动，智能避障和视觉技术的研究。在SLAM算法，扫地机的运动控制，视觉等技术领域有六年多技术积累。
我们致力于为高性能消费级机器人提供室内定位导航及视觉解决方案，主要的产品有：360°扫描激光雷达SLAM定位导航套件，固定式激光雷达定位导航套件，及深度摄像头定位导航套件，陀螺仪惯导套件、智能扫地机器人控制主板、通用型激光SLAM 机器人底盘，智能消毒机器人。
我们积累了丰富的智能机器人室内导航定位系统，产品广泛应用与智能扫地机器人，智能全自动消毒机器人。
杭州艾豆智能，基于激光SLAM的智能扫地机人源码是一套完整的量产的源码。基于STM32和linux下C语言开发，基于本代码可以创建完整的商业级激光SLAM智能扫地机器人。
二、功能简介
1．功能
杭州艾豆智能科技有限公司的激光SLAM智能扫地机人源码，具备完整的智能扫地机器人功能，功能包括。
1）LDS激光雷达360度全方位扫描，10赫兹自适应扫描频率。
2）不低于8米的测距范围，测量量程1%的解析。
3） Class 1 激光安全标准。
4）激光SLAM定位，建图，导航功能。
5）快速全屋扫描地图算法，快速生成室内二维地图。
6）弧形掉头，工字清扫功能。
7）沿边清扫功能，支持激光沿边和红外沿边。
8）红外碰撞，碰撞块处理机制。
9）悬崖传感器，跌落计算处理。
10） 以房间为单位划分区域，智能清扫策略，路径规划功能。
11） 计算导航路径，导航算法。
12） 后轮电机、滚刷电机、边刷电机，风机的驱动和调速功能。
13） 后轮电机、滚刷电话，边刷电机，风机堵转保护功能。
14） 自动回充对接充电桩功能。
15） APP地图显示、控制功能。
16） 遥控器功能
17） 手动遥控功能
18） 智能避障
19） 预约功能
20） 虚拟墙功能
21） 禁区功能
22） 指哪去哪功能。
23） 区域清扫功能
24） 断点续扫功能。
25） 智能语音功能。
26） OTA远程升级功能
2．技术特色
杭州艾豆智能科技有限公司激光SLAM智能扫地机器人采用自持专利算法，有别其他开源项目。
1) 完全自主知识产权激光SLAM算法。
2) 不采用传统开源SLAM算法，无需操作系统支持，支持裸奔，支持嵌入式linux，抛弃臃肿的ubuntu和ROS系统。
3) 快速识别门和房间，全屋快速扫描，生成地图算法。适用于室内自动扫描建图系统。
4) 快速重定位功能，只要建好图，机器人随便扔，都能快速拟合重定位。
三、系统结构
1．系统结构
本激光SLAM导航智能扫地机器人系统由以下单元组成：
1) 主控系统
2) 激光SLAM算法板
3) 传感器板
4) 电机驱动器
系统结构图如下：
2．主控系统
主控系统采用STM32或GD32系统，用于电机运动控制和清扫策略计算，以及各个传感器的数据采集，分析。
3．激光SLAM算法板
激光SLAM算法板实现SLAM算法，房屋识别，门识别，分区算法。
4．传感器模块
传感器模块用于采集各种外围传感器数据。
电机控制模块
电机控制模块用于控制左行动轮，右行动轮，边刷电机，滚刷电机，风机，并通过编码器反馈形成电机闭环控制。
反馈监视电机电流，以便主控系统计算电机堵转。
四、快速入门
1．快速使用
从艾豆智能科技有限公司获取到激光SLAM智能扫地机器人源码。源码分三部分：
1) 主控板源码，采用Keil uVision编译。
2) SLAM算法源码，基于linux编译。
3) APP代码，基于linux编译。
第一步：打开主控板源码。
使用Keil uVision V5.21.1.0打开“RE830\USER”目录下的irobot.uvprojx 文件，编译，生成hex或bin文件，烧录hex或bin文件。
本代码使用Source Insight编辑，建议使用者也采用SI编辑，如使用Keil编辑，可能会存在代码不对齐的情况。
第二步：打开SLAM源码：
进入slam 的build目录，执行make命令，生成slam文件，将slam
文件通过网络上传到linux算法板的update目录下。
第三步：打开APP源码。
在linux下，进入app的build目录，执行make命令，生成app文件，将app上传到linux算法板的update目录下。
重启系统，听到“系统载入中”的语音，稍后，开始按键，配网，使用APP进行控制，建图。
10. slam如何实现了虚拟定位
摘要 地图融合：就是将这一轮来自激光雷达的新数据拼接到原始地图当中，最终完成地图的更新。