SLAM是Simultaneouslocalizationandmapping的缩写，意思是“同步定位和建图”。主要用于解决机器人在未知环境中移动时的定位和地图构建问题，下面将从SLAM的应用领域、SLAM框架、SLAM分类（sensor-basedSLAMclassification）进行综合阐述。本文只是给没有接触过SLAM的新手科普一下。M**机器人定位导航领域典型应用领域：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。国产的科沃斯、泰米以及最新的蓝宝扫地机器人，都可以通过SLAM算法结合激光雷达或摄像头的方式，让扫地机高效绘制室内地图，智能分析规划扫地环境，从而成功让自己步入室内。智能导航阵列。DomesticSlamTechnology（SLAMTEC）是该技术的主要提供商。SLAMTEC的名字来源于SLAM的谐音。其主要业务是研究服务机器人自主定位导航解决方案。目前，士兰科技将关键二维激光雷达元器件降价至100元，这无疑在一定程度上进一步拓展了SLAM技术的应用前景。效果更逼真的贴图，为当前视角渲染虚拟物体的叠加效果，更加逼真，没有任何违和感。在具有代表性的VR/AR产品中，MicrosoftHololens、GoogleProjectTango和MagicLeap都使用了SLAM作为视觉增强的手段。无人机领域：地图建模。SLAM可以快速构建局部3D地图，结合地理信息系统（GIS）和视觉物体识别技术，可以辅助无人机识别路障，自动避障规划路径。曾经刷爆美国朋友圈的Hovercamera无人机，就是应用了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等其他定位方式结合，满足无人驾驶精确定位的需求。例如谷歌基于激光雷达技术的无人驾驶汽车，以及牛津大学MobileRobotics小组11年改造的无人驾驶汽车Wildcat，都已经成功上路测试。2.SLAM框架SLAM系统框架如图所示，大致分为传感器数据、视觉里程计、后端、建图和环回检测五个模块。传感器数据：主要用于采集实际环境中的各类原始数据。包括激光扫描数据、视频图像数据、点云数据等。视觉里程计：主要用于估计运动目标在不同时刻的相对位置。包括特征匹配、直接注册等算法的应用。后端：主要用于优化视觉里程计带来的累积误差。包括过滤、图优化等算法应用。Mapping：用于3D地图构建。闭环检测：主要用于空间累积误差消除。其工作流程大致如下：传感器读取数据后，视觉里程计估计两个时刻的相对运动（Ego-motion），后端处理视觉里程计估计结果的累积误差。Mapping是根据前端和后端得到的运动轨迹构建地图。闭环检测考虑同一场景在不同时间的图像，并提供空间约束以消除累积误差。3.SLAM分类（sensor-basedSLAMclassification）目前SLAM使用的传感器主要分为两大类，一类是基于激光雷达的激光SLAM（LidarSLAM）和基于视觉的VSLAM（VisualSLAM）。1.激光SLAM激光SLAM使用2D或3D激光雷达（也称为单线或多线激光雷达）。2D激光雷达一般用在室内机器人（比如扫地机器人）上，而3D激光雷达一般用在无人驾驶领域。激光雷达的出现和普及，让测量变得更快、更准，信息也更丰富。激光雷达采集到的物体信息呈现出一系列具有精确角度和距离信息的散点，称为点云。通常，激光SLAM系统通过匹配比较不同时刻的两个点云，计算出激光雷达相对运动的距离和姿态变化，完成机器人自身的定位。激光雷达测距更准确，误差模型简单，在非阳光直射环境下运行稳定，点云处理更容易。同时，点云信息本身包含直接的几何关系，使得机器人的路径规划和导航更加直观。激光SLAM理论研究相对成熟，落地产品较多。2.视觉SLAM眼睛是人类获取外界信息的主要来源。视觉SLAM也有类似的特点。可以从环境中获取海量冗余的纹理信息，具有超强的场景识别能力。早期的视觉SLAM基于滤波理论，其非线性误差模型和庞大的计算量成为其实际应用的障碍。近年来，随着稀疏非线性优化理论（BundleAdjustment）以及相机技术和计算性能的进步，实时视觉SLAM不再是梦想。视觉SLAM的优势在于它利用了丰富的纹理信息。例如，两个大小相同但内容不同的广告牌，基于点云的激光SLAM算法无法区分，但视觉可以轻松区分。这在重定位和场景分类方面带来了无可比拟的优势。同时，视觉信息可以方便地用于跟踪和预测场景中的动态目标，如行人、车辆等，这对于复杂动态场景中的应用至关重要。通过比较，我们发现激光SLAM和视觉SLAM各有所长，单独使用时都有各自的局限性，而结合使用则可能具有很大的相互学习潜力。例如，视觉在纹理丰富的动态环境中工作稳定，可以为激光SLAM提供非常准确的点云匹配，而激光雷达提供的精确方向和距离信息，将对正确匹配的点云发挥更大的威力。在光线严重不足或缺乏纹理的环境中，激光SLAM的定位工作使得视觉能够借助极少的信息记录场景。近年来，SLAM导航技术取得长足进步，它将赋予机器人等智能体前所未有的行动能力，而激光SLAM和视觉SLAM必将在相互竞争和融合中发展，让机器人从实验室和展厅中走出。在此之中，真正为人类服务。
