双足机器人有哪些常见的平衡算法？slam算法是什么？

1、双足机器人有哪些常见的平衡算法？

在最开始的双足机器人使用的平衡控制策略是“静态步行”（static walking）这种策略的特点是：机器人步行的过程中，重心（COG，Center of Gravity)的投影始终位于多边形支撑区域（support region）内，这种控制策略的好处在于：在整个的行进过程中，机器人可以在行走动作中停止而不摔倒，但代价是行动速度非常迟缓（每1步需要花费10秒甚至更长）（因为需要保持重心的投影始终位于支撑区域，否则将不稳定），因为静态步行和人类的期望相差甚远，于是人类开发出来了另1种步行平衡策略：“动态步行”（dy。

2、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1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1般计算。

3、slam算法是什么？

slam算法是实现机器人定位、建图、路径规划的1种算法。SLAM是同步定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping)的缩写，最早由Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard自1988年提出。 其实SLAM更像是1个概念而不是1个算法，它本身包含许多步骤，其中的每1个步骤均可以使用不同的算法实现。主要用于解决移动机器人在未知环境中运行时即时定位与地图构建的问题。 SLAM技术的核心步骤： 大体上而言，SLAM包含了感知、定位、建图这3个过程。