什么是SLAM？SLAM全方面詳解

01.初識SLAMSLAM

是SimultaneousLocalizationandMapping的縮寫，中文譯作”同時定位與地圖構(gòu)建”，于1986年首次被提出。它是指搭載特定傳感器的主體，在沒有環(huán)境先驗信息的情況下，于運動過程中建立環(huán)境的模型，同時估計自己的運動狀態(tài)。首先，作為自動駕駛車輛或自主移動機器人領(lǐng)域的熱門技術(shù)，SLAM要解決的問題有兩個：定位—我在什么地方？，建圖—周圍環(huán)境是什么樣子？用于定位與感知周圍環(huán)境的方法有很多，例如：室內(nèi)的倉儲物流AGV在地板上鋪設(shè)導引線或粘貼識別二維碼，室外的汽車安裝有GPS位置接收器。有了這些東西，定位問題是否都解決了呢？安裝于環(huán)境中的設(shè)備與標識必須嚴格由人工布置，在一定程度上限值了機器人的使用范圍，而GPS信號在高樓、隧道內(nèi)信號誤差變大。這時，SLAM就應(yīng)運而生了。02.SLAM的工作原理對于無人車來說，如果要實現(xiàn)自主導航控制，必須要解決三個問題，即“我在哪”、“我要去哪”、“我該如何過去”。這三個問題分別對應(yīng)于無人駕駛技術(shù)中的自定位、路徑規(guī)劃和控制策略。首先需利用各個傳感器感知無人車周圍環(huán)境，然后通過里程計算法對各傳感器觀測的數(shù)據(jù)進行計算，求解無車人位姿信息，再根據(jù)無人車內(nèi)部的里程計、陀螺儀、加速度計等傳感器的數(shù)據(jù)，利用優(yōu)化算法推算出位姿誤差，并對無人車進行精準的定位。與此同時，通過無人車當前時刻的定位信息以及傳感器在當前時刻的觀測值，對地圖進行增量式更新，把已經(jīng)建好的地圖作為先驗信息進行下一幀的定位與建圖，周而復始，完成建圖。在這個過程中無人車得到環(huán)境地圖的同時也對自身位置做出了準確判斷，將無人車建好的地圖作為原始數(shù)據(jù)輸入給無人車的導航系統(tǒng)，并將三維點云地圖轉(zhuǎn)換成為二維柵格地圖，進行可行區(qū)域劃分，再通過路徑規(guī)劃模塊設(shè)計出從A到B點的最優(yōu)路徑并合理避障，最后控制無人車進行路徑跟蹤，完成整個無人車自主導航系統(tǒng)。經(jīng)典的SLAM框架和流程主要包括以下步驟：（1）傳感器數(shù)據(jù)采集。SLAM系統(tǒng)集成多種先進的傳感器組件，包括但不限于三維激光雷達（LiDAR）的點云數(shù)據(jù)讀取和預處理、立體或多目攝像頭（用于視覺SLAM，VSLAM）圖像信息的讀取和預處理、慣性導航系統(tǒng)（INS，含IMU陀螺儀和加速度計）、超聲波測距儀以及輪速編碼器等，以捕獲豐富的環(huán)境幾何特征和動態(tài)運動參數(shù)。（2）里程計（Odometry）。里程計的任務(wù)是估算兩個不同位姿的運動關(guān)系，以及局部地圖的樣子。里程計又稱為前端（FrontEnd）。在視覺SLAM中，前端處理階段涉及特征點檢測、描述符提取、特征匹配和跟蹤，進而運用光束平差法、直接法等視覺里程計技術(shù)，從連續(xù)的圖像序列中精確估計位姿變化。而對于LiDARSLAM，前端處理通常聚焦于點云分割、邊緣檢測和點云配準，通過對掃描數(shù)據(jù)進行聚類和匹配，準確估計傳感器平臺的相對運動（3）后端優(yōu)化（Optimization）。后端接受不同時刻里程計測量的相對位姿，以及回環(huán)檢測的信息，對它們進行優(yōu)化，得到全局一致的軌跡和地圖。由于在里程計之后，又稱為后端（BackEnd）。為了聯(lián)合優(yōu)化機器人位置姿態(tài)估計與地圖構(gòu)建，SLAM系統(tǒng)通常采用先進的概率統(tǒng)計框架下的狀態(tài)估計器，如擴展卡爾曼濾波（EKF-SLAM）、粒子濾波（PF-SLAM）或基于圖優(yōu)化的非線性最小二乘法（如G2O、g2o、CeresSolver等實現(xiàn)的GraphSLAM）。這些方法通過遞歸或批量優(yōu)化的方式，迭代更新系統(tǒng)的狀態(tài)變量，其中包括機器人的軌跡（即位置、方向、速度等）以及地圖中特征點的全局坐標，力求降低觀測噪聲、減小累積誤差，并保持狀態(tài)估計的一致性和收斂性。（4）回環(huán)檢測（LoopClosing）?；丨h(huán)檢測判斷自動駕駛車輛或機器人是否到達過先前的位置。SLAM系統(tǒng)內(nèi)嵌有強大的閉環(huán)檢測機制，利用環(huán)境不變特征、基于圖像檢索的哈希表或拓撲地圖匹配等技術(shù)，在機器人回到先前已知區(qū)域時檢測出閉環(huán)路徑。如果檢測到回環(huán)，它會把信息提供給后端進行處理。一旦閉環(huán)被成功識別，系統(tǒng)會觸發(fā)全局重定位并執(zhí)行閉環(huán)修正優(yōu)化，通過BA（BundleAdjustment）或其他非線性優(yōu)化手段，整體重構(gòu)和優(yōu)化整個軌跡，有效地抵消因長期運行造成的漂移效應(yīng)，提高全局一致性。（5）建圖（Mapping）。它根據(jù)估計的軌跡，建立與車輛駛過所對應(yīng)的周圍環(huán)境地圖。地圖構(gòu)建模塊負責將傳感器感知到的環(huán)境信息轉(zhuǎn)化為可理解的地理參考框架內(nèi)的空間模型，該模型可能表現(xiàn)為具有拓撲關(guān)系的特征點云圖、二維柵格地圖或三維網(wǎng)格地圖。高效的地圖更新策略確保了在機器人持續(xù)探索過程中，地圖能實時反映環(huán)境變化，并通過維護地圖的連貫性和完整性來增強SLAM的整體性能。03.SLAM的解決方案SLAM技術(shù)在過去幾十年中取得了豐富的研究成果，在SLAM發(fā)展過程中，各種傳感器承擔著至關(guān)重要的角色，為定位與建圖算法提供全局或局部的測量信息。如果SLAM的傳感器主要為相機，那就稱為“視覺SLAM”，

若傳感器主要為激光雷達，那就稱為“激光SLAM”。視覺SLAM的優(yōu)點包括：（1）成本優(yōu)勢：相比于激光雷達，視覺傳感器（尤其是單目或雙目相機）的成本更低廉，更容易獲得。（2）信息豐富：視覺傳感器可以提供豐富的顏色和紋理信息，有利于識別和跟蹤場景中的動態(tài)目標，適用于需要更高語義理解和環(huán)境適應(yīng)性的應(yīng)用。（3）輕便小巧：視覺傳感器體積小、重量輕，適合安裝在小型移動平臺上，尤其是在消費級市場和空間受限的場合。（4）自然光照適應(yīng)：在某些情況下，視覺系統(tǒng)能在自然光照條件下良好工作，無需額外光源同時，視覺SLAM具有下述缺點（1）光照依賴性強：視覺SLAM對光照條件要求較高，在弱光、無紋理區(qū)域、快速變化光照下性能會大幅下降。（2）精度受環(huán)境影響：圖像匹配和特征提取的精度易受到環(huán)境因素干擾，例如在紋理不明顯或重復性高的地方，定位和建圖的精度會降低。（3）計算復雜度高：視覺SLAM涉及到圖像處理和特征匹配，計算量較大，實時性相對較差，特別是在處理高清視頻流時。（4）尺度不確定性：純視覺SLAM通常面臨尺度不確定性問題，即無法確定絕對距離，需結(jié)合其他傳感器信息才能獲得絕對尺度。激光SLAM具有以下優(yōu)點：（1）精度高：激光雷達可以提供高精度的距離測量，構(gòu)建的地圖精度通常優(yōu)于視覺SLAM，尤其在平面和結(jié)構(gòu)化環(huán)境中表現(xiàn)優(yōu)秀。（2）穩(wěn)定性好：不受光照和色彩等因素影響，即使在無紋理或低光照環(huán)境下也能穩(wěn)定工作。（3）實時性好：激光SLAM因其點云數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)簡單，實時處理能力較強，能夠快速構(gòu)建可靠的空間模型。（3）距離測量直接：激光雷達可以直接測量到障礙物的距離，無需像視覺那樣通過復雜的圖像處理來間接估計。激光SLAM的缺點包括：（1）成本高昂：相較于視覺傳感器，激光雷達的價格較高，這限制了其在某些低成本應(yīng)用領(lǐng)域的普及。（2）硬件體積大、功耗高：激光雷達設(shè)備相對于視覺傳感器往往更大、更重，且能耗較高。（3）缺乏顏色和語義信息：激光雷達只能提供距離信息，難以獲得豐富的視覺信息，不利于對環(huán)境進行細致的語義理解。（4）部分材質(zhì)反射率影響：對于某些材質(zhì)如鏡面或吸光材料，激光雷達的點云數(shù)據(jù)可能會受到影響。但由于精度和魯棒性的不足,以及場景的復雜性,使用單一傳感器(如相機、激光雷達)的SLAM系統(tǒng)往往無法適應(yīng)任務(wù)需求,故多源融合的SLAM解決方案成為更優(yōu)的選擇?？傮w來看，多源融合SLAM的現(xiàn)有解決方案主要分為3種類型：（1）多傳感器融合。由兩種及以上傳感器組成的混合系統(tǒng)，如相機、激光雷達和IMU慣性測量單元,根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)的組合方式可進一步分為松耦合、緊耦合方案。（2）多特征基元融合。這里的特征是物體表面輪廓的表示方法，包括點、線、面以及其他高維幾何特征等。（3）多維度信息融合。幾何、語義、物理信息和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理信息等相融合。慣性測量單元和視覺、激光雷達的融合可以解決視覺里程計的漂移和尺度丟失問題,提高系統(tǒng)在非結(jié)構(gòu)化或退化場景中的魯棒性。此外,不同幾何特征基元的融合,可以大大減少有效約束的程度,并可為自主導航任務(wù)提供更多的有用信息。另外,數(shù)據(jù)驅(qū)動下的基于深度學習的策略為SLAM系統(tǒng)開辟了新的道路。監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和混合監(jiān)督學習等逐漸應(yīng)用于SLAM系統(tǒng)的各個模塊,如相對姿勢估計、地圖表示、閉環(huán)檢測和后端優(yōu)化等。學習方法與傳統(tǒng)方法的結(jié)合將是提升SLAM系統(tǒng)性能的有效途徑。04.SLAM的應(yīng)用場景SLAM技術(shù)在多個領(lǐng)域展現(xiàn)出卓越的應(yīng)用價值和廣闊前景，在無人駕駛汽車領(lǐng)域，SLAM技術(shù)是實現(xiàn)自動駕駛核心功能的關(guān)鍵技術(shù)之一，SLAM系統(tǒng)能實時構(gòu)建車輛周圍的高精度三維地圖，同時準確估計車輛在該地圖中的位置，對于路徑規(guī)劃、障礙物識別與規(guī)避、車道保持等功能至關(guān)重要。在無人機飛行控制中，SLAM技術(shù)允許無人機在未知環(huán)境中自主飛行，通過實時構(gòu)建地形地貌與環(huán)境特征的地圖，結(jié)合自身飛行姿態(tài)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)自主定位、避障和路徑規(guī)劃。無論是測繪、搜救還是農(nóng)業(yè)植保等領(lǐng)域，SLAM技術(shù)都能顯著提升無人機的智能化水平和操作效率。家庭服務(wù)機器人（如掃地機器人）和商業(yè)服務(wù)機器人（如倉庫物流機器人）也廣泛應(yīng)用SLAM技術(shù)實現(xiàn)自主定位和導航。在AR應(yīng)用中，SLAM用于實現(xiàn)實時環(huán)境感知與虛擬內(nèi)容的精確疊加。手機或AR頭盔上的攝像頭捕捉真實環(huán)境信息