01.初識SLAM

SLAM 是Simultaneous Localization and Mapping 的縮寫，中文譯作”同時定位與地圖構建”，于1986年首次被提出。它是指搭載特定傳感器的主體，在沒有環境先驗信息的情況下，于運動過程中建立環境的模型，同時估計自己的運動狀態。

首先，作為自動駕駛車輛或自主移動機器人領域的熱門技術，SLAM要解決的問題有兩個：定位—我在什么地方？，建圖—周圍環境是什么樣子？

用于定位與感知周圍環境的方法有很多，例如：室內的倉儲物流AGV在地板上鋪設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？安裝于環境中的設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、隧道內信號誤差變大。這時，SLAM就應運而生了。

02.SLAM的工作原理

對于無人車來說，如果要實現自主導航控制，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于無人駕駛技術中的自定位、路徑規劃和控制策略。首先需利用各個傳感器感知無人車周圍環境，然后通過里程計算法對各傳感器觀測的數據進行計算，求解無車人位姿信息，再根據無人車內部的里程計、陀螺儀、加速度計等傳感器的數據，利用優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據輸入給無人車的導航系統，并將三維點云地圖轉換成為二維柵格地圖，進行可行區域劃分，再通過路徑規劃模塊設計出從 A 到 B 點的最優路徑并合理避障，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。

經典的SLAM 框架和流程主要包括以下步驟：

（1）傳感器數據采集。SLAM系統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）的點云數據讀取和預處理、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（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，以捕獲豐富的環境幾何特征和動態運動參數。

（2）里程計（Odometry）。里程計的任務是估算兩個不同位姿的運動關系，以及局部地圖的樣子。里程計又稱為前端（Front End）。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，從連續的圖像序列中精確估計位姿變化。而對于LiDAR SLAM，前端處理通常聚焦于點云分割、邊緣檢測和點云配準，通過對掃描數據進行聚類和匹配，準確估計傳感器平臺的相對運動。

（3）后端優化（Optimization）。后端接受不同時刻里程計測量的相對位姿，以及回環檢測的信息，對它們進行優化，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）。為了聯合優化機器人位置姿態估計與地圖構建，SLAM系統通常采用先進的概率統計框架下的狀態估計器，如擴展卡爾曼濾波（EKF-SLAM）、粒子濾波（PF-SLAM）或基于圖優化的非線性最小二乘法（如G2O、g2o、Ceres Solver等實現的Graph SLAM）。這些方法通過遞歸或批量優化的方式，迭代更新系統的狀態變量，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，并保持狀態估計的一致性和收斂性。

（4）回環檢測（Loop Closing）?；丨h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系統內嵌有強大的閉環檢測機制，利用環境不變特征、基于圖像檢索的哈希表或拓撲地圖匹配等技術，在機器人回到先前已知區域時檢測出閉環路徑。如果檢測到回環，它會把信息提供給后端進行處理。一旦閉環被成功識別，系統會觸發全局重定位并執行閉環修正優化，通過BA（Bundle Adjustment）或其他非線性優化手段，整體重構和優化整個軌跡，有效地抵消因長期運行造成的漂移效應，提高全局一致性。

（5）建圖（Mapping）。它根據估計的軌跡，建立與車輛駛過所對應的周圍環境地圖。地圖構建模塊負責將傳感器感知到的環境信息轉化為可理解的地理參考框架內的空間模型，該模型可能表現為具有拓撲關系的特征點云圖、二維柵格地圖或三維網格地圖。高效的地圖更新策略確保了在機器人持續探索過程中，地圖能實時反映環境變化，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技術在過去幾十年中取得了豐富的研究成果，在SLAM發展過程中，各種傳感器承擔著至關重要的角色，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的優點包括：

（1）成本優勢：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目標，適用于需要更高語義理解和環境適應性的應用。

（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：在某些情況下，視覺系統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、無紋理區域、快速變化光照下性能會大幅下降。

（2）精度受環境影響：圖像匹配和特征提取的精度易受到環境因素干擾，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，需結合其他傳感器信息才能獲得絕對尺度。

激光SLAM具有以下優點：

（1）精度高：激光雷達可以提供高精度的距離測量，構建的地圖精度通常優于視覺SLAM，尤其在平面和結構化環境中表現優秀。

（2）穩定性好：不受光照和色彩等因素影響，即使在無紋理或低光照環境下也能穩定工作。

（3）實時性好：激光SLAM因其點云數據結構簡單，實時處理能力較強，能夠快速構建可靠的空間模型。

（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用領域的普及。

（2）硬件體積大、功耗高：激光雷達設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，不利于對環境進行細致的語義理解。

（4）部分材質反射率影響：對于某些材質如鏡面或吸光材料，激光雷達的點云數據可能會受到影響。

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 系統往往無法適應任務需求,故多源融合的SLAM 解決方案成為更優的選擇。

總體來看，多源融合SLAM的現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，如相機、激光雷達和IMU慣性測量單元,根據傳感器數據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網絡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,提高系統在非結構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提供更多的有用信息。另外,數據驅動下的基于深度學習的策略為SLAM 系統開辟了新的道路。監督學習、無監督學習和混合監督學習等逐漸應用于SLAM 系統的各個模塊,如相對姿勢估計、地圖表示、閉環檢測和后端優化等。學習方法與傳統方法的結合將是提升SLAM 系統性能的有效途徑。

04.SLAM的應用場景

SLAM技術在多個領域展現出卓越的應用價值和廣闊前景，在無人駕駛汽車領域，SLAM技術是實現自動駕駛核心功能的關鍵技術之一，SLAM系統能實時構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，對于路徑規劃、障礙物識別與規避、車道保持等功能至關重要。在無人機飛行控制中，SLAM技術允許無人機在未知環境中自主飛行，通過實時構建地形地貌與環境特征的地圖，結合自身飛行姿態數據，實現自主定位、避障和路徑規劃。無論是測繪、搜救還是農業植保等領域，SLAM技術都能顯著提升無人機的智能化水平和操作效率。家庭服務機器人（如掃地機器人）和商業服務機器人（如倉庫物流機器人）也廣泛應用SLAM技術實現自主定位和導航。在AR應用中，SLAM用于實現實時環境感知與虛擬內容的精確疊加。手機或AR頭盔上的攝像頭捕捉真實環境信息，通過VSLAM（視覺SLAM）算法建立用戶視角下的局部地圖，從而在用戶的視野中無縫融入虛擬物體，提供沉浸式體驗。在地下礦井與洞穴探索、城市空間管理與智慧城市建設、智能家居等等行業領域，SLAM均有效推動上述行業的智能化水平?？傊?，SLAM技術作為智能移動系統的基礎支撐技術，持續推動著無人駕駛、機器人技術、智慧城市、物聯網等領域的創新發展，不斷擴展著自主導航和環境理解的應用范圍和深度。