定位在自动驾驶中占有不可替代的地位，未来发展前景广阔。目前，自动驾驶中的定位依赖于RTK和高精度地图，这给自动驾驶的实现增加了很多成本和难度。试想一下，人类在开车时不需要知道自己的全球高精度定位和周围的详细环境。拥有全局导航路径并匹配车辆在路径上的位置就足够了。这里涉及到的是SLAM领域的关键技术。什么是SLAMSLAM（SimultaneousLocalizationandMapping），又称为CML（ConcurrentMappingandLocalization），实时定位与建图，或并发建图与定位。问题可以描述为：把机器人放到未知环境的未知位置，有没有办法让机器人一步步画出完整的环境地图，同时决定机器人应该往哪个方向走.比如扫地机器人就是一个非常典型的SLAM问题。所谓完整地图（consistentmap）就是指可以毫无障碍地走到房间的每一个角落。SLAM于1988年由Smith、Self和Cheeseman首先提出，由于其重要的理论和应用价值，被许多学者认为是实现真正完全自主移动机器人的关键。当模拟人来到一个陌生的环境时，为了快速熟悉环境并完成自己的任务（比如找饭店、找旅馆），此时需要依次做以下事情：用眼睛观察周围的地标，如建筑物、树木、花坛等，并记住它们的特征（特征提取）b．在自己的脑海中，根据双筒望远镜获得的信息，重建3D地图中的特征地标（3D重建）c．行走时，不断获取新的特征地标，修正脑海中的地图模型（bundleadjustmentorEKF）d．根据前段时间行走得到的特征地标确定自己的位置（轨迹）e．当无意间走了很长一段路的时候，将其与脑海中之前的路标进行匹配，看看是否回到了原路（闭环检测）。实际上这一步是可选的。以上五个步骤是同时进行的，所以是SimultaneousLocalizationandMapping。激光SLAM和视觉SLAM目前SLAM中使用的传感器主要分为两类，激光雷达和摄像头。激光雷达分为单线和多线，其角分辨率和精度也各有优势。VSLAM主要是用相机实现的。摄像头的种类很多，主要分为单目、双目、单目结构光、双目结构光、ToF。它们的核心是获取RGB和深度图（深度信息）。由于控制成本的影响，近年来视觉SLAM越来越流行。通过低成本摄像头进行实时测绘定位，技术难度也很大。以ToF（飞行时间）这种有前途的深度获取方法为例。传感器发射调制的近红外光，并在遇到物体时将其反射。传感器通过计算光发射和反射的时间差或相位差，换算出被摄景物的距离，从而产生深度信息。类似于雷达，或者想象成蝙蝠，softkinetic的DS325使用ToF解决方案（由TI设计）。但其接收器具有特殊的微结构，有2个或更多的快门，测量ps级的时间差，但其单位像素尺寸通常为100um，因此目前的分辨率并不高。有了深度图之后，SLAM算法就开始发挥作用了。由于Sensor和需求的不同，SLAM的呈现形式也略有不同。大致可以分为激光SLAM（也分为2D和3D）和视觉SLAM（也分为Sparse、semiDense、Dense），但主要思想是相似的。ElementsofSLAMAlgorithmImplementationSLAM技术非常实用，但也相当困难。在需要时刻精准定位的自动驾驶领域，SLAM的实现也很难完成。一般来说，SLAM算法在实现时主要考虑以下四个方面：1.地图表示问题，稠密和稀疏等是其不同的表达方式，需要根据实际场景需求来选择；2.信息感知问题，需要考虑如何综合感知这个环境。RGBD相机FOV通常比较小，而激光雷达比较大；3、数据关联问题，不同的传感器有不同的数据类型、时间戳、坐标系表达式，需要统一处理；4.定位与构图问题是指如何实现位姿估计与建模，涉及到很多数学问题、物理模型建立、状态估计与优化；其他问题包括循环检测问题、探索问题（exploration）和绑架问题。目前流行的视觉SLAM框架主要包括前端和后端：前端前端相当于VO（visualodometer），研究帧与帧之间的转换关系。首先提取每帧图像的特征点，利用相邻帧图像进行特征点匹配，然后利用RANSAC去除较大的噪声，再进行匹配得到一个位姿信息（位置和姿态）。同时可以使用IMU（Inertialmeasurementunit惯性测量单元）对前端提供的姿态信息进行过滤融合，后端主要是对前端的结果进行优化，利用过滤理论（EKF，UKF，PF），或优化理论TORO，G2O来优化树或图。最后，获得最优姿态估计。后台和后端的难点很多，涉及到的数学知识也比较多。总的来说，大家已经逐渐抛弃了传统的过滤理论，走向了图优化。因为根据滤波理论，滤波稳定性增加太快，对于需要频繁反演的EKF（ExtendedKalmanFilter）PF来说压力很大。基于图的SLAM通常以关键帧（keyframes）为基础建立多个节点以及节点之间的相对变换关系，例如仿射变换矩阵，并持续维护关键节点以保证图的容量。在保证准确性的同时，减少了计算量。未来SLAM在自动驾驶领域的应用Slam技术在室内移动机器人、AR场景、无人机等多个领域都取得了不错的效果和成果。在自动驾驶领域，SLAM技术并没有受到太多关注。一方面，由于目前自动驾驶行业的定位，大部分都是通过RTK来解决，不会投入过多的资源进行深入研究。另一方面，一方面也是因为现在的技术还不成熟。在自动驾驶这个与生活相关的领域，任何新技术都必须经过时间的考验才能被接受。未来，随着传感器精度的逐步提升，SLAM也将在自动驾驶领域大显身手。其低成本和强劲的性能将为自动驾驶带来革命性的变化。随着SLAM技术的逐渐普及，将会有越来越多的定位人才涌入自动驾驶领域，为自动驾驶注入新鲜血液，带来新的技术方向和研究领域。
