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slam定位的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳萬米寫的 服務機器人系統設計 和林顯易,陳雙龍的 結合Matlab與ROS快速上手無人自走車都 可以從中找到所需的評價。
另外網站SLAM——無人機、VR、AR、機器人定位技術介紹 - 每日頭條也說明：SLAM (simultaneous localization and mapping)，即時定位與地圖構建。利用SLAM技術，可以讓機器人在未知的環境裡實時地知道自己在哪裡，並同步繪製環境 ...
這兩本書分別來自崧燁文化 和深智數位所出版 。
國立臺北科技大學 自動化科技研究所 陳金聖所指導 沈柏志的 在視覺定位下考量自主式移動機器人性能之NURBS運動軌跡規劃 （2020），提出slam定位關鍵因素是什麼，來自於自主式移動機器人、視覺同步定位與建圖、非均勻有理B樣條、運動軌跡規劃。
而第二篇論文中華科技大學 飛機系統工程研究所 石大明所指導 劉權億的 應用SLAM技術於無人車地圖繪製 與導航-以NanoCar為例 （2020），提出因為有 同步定位及地圖構建、機器人作業系統、雷射雷達、樹梅派電腦、導航路徑規劃演算法的重點而找出了 slam定位的解答。
最後網站机器人主流定位技术，激光SLAM与视觉SLAM谁更胜一筹 - 搜狐則補充：通常，激光SLAM系统通过对不同时刻两片点云的匹配与比对，计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变，也就完成了对机器人自身的定位。
服務機器人系統設計
為了解決slam定位 的問題，作者陳萬米 這樣論述：
本書基於服務機器人的發展現狀和技術要點，系統講述了服務機器人系統設計的關鍵技術。主要內容包括：機器人的産生與發展、服務機器人的移動機構、服務機器人的機械臂、服務機器人的驅動與控制、服務機器人的運動分析、服務機器人的路徑規劃、服務機器人的感知、服務機器人的操作系統、服務機器人未來展望。 本書注重理論與實踐的結合，在講解服務機器人系統設計關鍵技術的基礎上，通過實例解析對理論知識進行應用性講解，增強了本書的可讀性與實用性。 本書可為從事機器人研究和應用工作的技術人員提供幫助，也適合大專院校相關科系師生學習參考。
slam定位進入發燒排行的影片
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這次石頭的新旗艦掃拖機器人 S6 MaxV 老實說跟前幾代比差異不大，其中「吸力增強」和「AI 雙鏡頭避障」實屬升級最有感的部分。
影片中也幫你們好好比較一番，大致比較 S6 MaxV、S5 Max 和 S6 Pure 的差異外，也拿其他家同級的熱銷旗艦掃地機器人簡單就規格功能面比較一番，看看售價 NT$19,999 究竟值不值得購入。
::: 章節列表 :::
0:41 雙鏡頭避障
3:02 外觀規格
5:52 同級旗艦機比較
6:55 入手建議
::: Roborock 石頭掃地機器人 S6 MaxV :::
價格：NT$24,999 / 新品優惠 NT$19,999
尺寸：353 x 350 x 96.5mm
重量：約 3.7kg
通訊技術：Wi-Fi 智慧快連
電池：14.4V / 5,200mAh 鋰電池
額定電壓：14.4V
額定功率：66W
吸力真空度：2,500Pa
清掃面積：300㎡
晶片處理器：高通驍龍 APQ8053 1.8Ghz
定位技術：LDS + SLAM
物體避障：AI 雙眼物體避障系統
AI 識別系統：AI 卷積神經網路（500 萬畫素雙鏡頭）
可識別種類：7 種以上（持續增加中）
越障坡度 ：最高 2cm
集塵盒容量：460ml
水箱容量：297ml
水箱方案：醫用級蠕動泵
拖地系統：恆壓電控水箱設計
拖布材質：特殊倒鉤設計纖維拖布
清掃方式：掃拖合一
吸力值：四檔變頻調節
吸地分貝數（皆未安裝拖地模組）：
–「Max」：約 69db - 73db
–「安靜」：約 63db - 67db
拖地分貝數：
–「安靜 + 小水量」：約 56db - 60db
–「MAX + 大水量」：約 68db - 71db
連動 APP：Roborock、米家
保固：主機 1 年
::: 相關連結 :::
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在視覺定位下考量自主式移動機器人性能之NURBS運動軌跡規劃
為了解決slam定位 的問題，作者沈柏志 這樣論述：
在複雜的三維環境下，能快速且靈活運動的自主導航一直是自主式移動機器人(Autonomous Mobile Robot, AMR)長期以來的挑戰，因此在本篇論文中將提出一套基於視覺感知的完整自主導航系統，包含視覺定位、建立稠密導航地圖、路徑規劃與考量AMR性能之運動軌跡規劃。首先為了建立可以避開障礙物的路徑，將利用在AMR上的RGBD相機，使用視覺同步定位與建圖(Visual Simultaneous Localization and Mapping, Visual SLAM)技術取得AMR在環境中的位置資訊來建立三維網格地圖，然後使用最佳快速探索隨機生成樹(Optimal Rapid Exp
loration Random Tree, RRT*)，生成從機器人的初始位置至目的地的最短無碰撞路徑點集合。接著為了避免急轉彎，將使用非均勻有理B樣條(Non-Uniform Rational B-Splines, NURBS)擬合出一條曲率連續路徑並得到軌跡長度，在此之後即可使用本論文提出的新穎方法-考慮AMR性能之運動軌跡規劃來在線即時計算AMR的速度命令。最後從本文的實驗結果可以發現本論文提出的完整導航系統可以在真實且複雜的三維環境下，得到時間最優且可平滑導航的結果。
結合Matlab與ROS快速上手無人自走車
為了解決slam定位 的問題，作者林顯易,陳雙龍 這樣論述：
結合Matlab與ROS快速上手無人自走車 波士頓顧問公司(BCG)預測2025 年全球自動駕駛車市場銷售上探 420 億美元，而了解自駕車 AI 原理最好方式就是從無人自走車開始。本書以深入淺出方式帶領對自走車技術有興趣的社會人士或是高中職、大專程度學生了解無人自走車原理與實現方式，並透過本書實驗範例與程式可以在家動手實作無人自走車。 ‧本書提出以 MATLAB® 圖形化的元件程式環境與 ROS 整合方式，相較完全以 ROS 的開發方式，本書方法大幅降低無人自走車程式門檻 ‧本書使用 TurtleBot3自走車套件，硬體包括單板電腦、馬達驅動板、雷射測距感測器 ‧
本書介紹常用自走車演算法包括快速隨機搜索樹演算法(Rapidly-exploring random tree, RRT)、單純追踪演算法 (Pure Pursuit)、向量直方圖演算法 (Vector Field Histogram, VFH)、佔據柵格地圖 (Occupancy grid map)、同步定位與地圖建構 (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)。 ‧本書提供無人自走車初階與高階實驗範例與程式，讓讀者可以按部就班的在家操作並經歷實現自走車的成就感。 本書利用 MATLAB® 及 ROS2 的軟體整合，並使用 Turtl
eBot3 自走車套件來引領讀者輕鬆實現「路徑導航 (Navigation)」、「避障 (Obstacle Avoidance)」、「同步定位與地圖建構 (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)」。對於需要進行專題實驗的學生或是工作上有需要的社會人士，本書將是不可或缺的一本參考書籍。
應用SLAM技術於無人車地圖繪製 與導航-以NanoCar為例
為了解決slam定位 的問題，作者劉權億 這樣論述：
本研究主要在利用Raspberry Pi 4 Model B進行軟體開發並安裝Ubuntu 18.04 Bionic版本作為基礎作業系統，加上ROS虛擬機器人操作系統(Robot Operating System) 做為無人車的主開發架構，再利用阿克曼轉向(Ackermann steering)結構NANOCAR機器人作為硬體載台。並且藉由完整的ROS功能包與編碼器、Lidar雷達、樹莓派、雙電機電子差速，結合Gmapping繪圖演算法與TEB路徑規劃，實現機器人進行SLAM定位演算法(Simultaneous Localization and Mapping)。自動繪製並建構地圖以生成機器
人移動的完整路徑規劃。實驗中使用虛擬機與NanoCar機器人進行分佈式通訊連線，這樣在NanoCar機器人展示避開靜態和動態障礙物時，虛擬機依然可以查看機器人的發佈訂閱訊息與使用節點。最後在各種模擬路徑環境中進行SLAM繪圖和自主導航測試，實驗顯示在不同障礙環境中，導航路徑規劃演算法參數調整至關重要，同時須考慮無人車自身的控制條件，才可以達成控制的目的。