SLAM是多年来的技术研究课题。但是，随着计算机处理速度的大幅提高和低成本传感器(如照相机和激光测距仪)的可用性，SLAM现在被用于越来越多领域的实际应用。

为了理解SLAM的重要性，让我们看看它的一些优点和应用示例。

大满贯的例子

考虑家用机器人吸尘器。如果没有SLAM，它只会在房间内随机移动，可能无法清洁整个地板表面。此外，这种方法使用过多的电力，所以电池会更快地耗尽。另一方面，具有SLAM的机器人可以利用车轮转数、来自摄像机和其他成像传感器的数据等信息来确定所需的运动量。这叫做本地化。机器人还可以同时使用摄像头和其他传感器绘制周围障碍物的地图，避免两次清洁同一区域。这叫做映射。

为了了解更多关于前端处理组件的信息，让我们来看看视觉SLAM和激光雷达SLAM——两种不同的SLAM方法。

视觉大满贯

顾名思义，视觉SLAM（或vSLAM）使用从摄像机和其他图像传感器获取的图像。VisualSlam可以使用简单摄像头（广角、鱼眼和球形摄像头）、复眼摄像头（立体和多摄像头）和RGB-D摄像头（深度和ToF摄像头）。

视觉SLAM可以通过相对便宜的摄像机以较低的成本实现。此外，由于相机提供了大量的信息，它们可以用来检测地标(以前测量的位置)。地标检测还可以与基于图的优化相结合，实现SLAM实现的灵活性。

单目SLAM是指vSLAM使用单个相机作为唯一传感器，这使得定义深度具有挑战性。这可以通过检测AR标记、棋盘或图像中的其他已知物体进行定位，或者通过将摄像机信息与另一个传感器(如惯性测量单元(IMUs))融合来解决，惯性测量单元可以测量速度和方向等物理量。与vSLAM相关的技术包括运动结构(SfM)、视觉里程测量和束调整。

视觉SLAM算法大致可分为两类。稀疏方法匹配图像的特征点，并使用PTAM和ORB-SLAM等算法。密集方法使用图像的整体亮度，并使用DTAM、LSD-SLAM、DSO和SVO等算法。

激光雷达大满贯

光探测和测距(激光雷达)是一种主要使用激光传感器(或距离传感器)的方法。

与相机、ToF和其他传感器相比，激光的精度要高得多，适用于自动驾驶汽车和无人机等高速行驶车辆。激光传感器的输出值一般为2D (x, y)或3D (x, y, z)点云数据．激光传感器点云提供高精度的距离测量，并非常有效地用于SLAM地图构建。一般情况下，通过匹配点云来估计运动。计算的运动(移动距离)用于定位车辆。激光雷达点云匹配采用迭代最近点(ICP)和正态分布变换(NDT)等配准算法。二维或三维点云图可以表示为网格图或体素图。

另一方面，点云在密度方面不像图像那样精细，也不总是提供足够的特征进行匹配。例如，在障碍物很少的地方，很难对齐点云，这可能导致失去对车辆位置的跟踪。此外，点云匹配一般需要较高的处理能力，因此有必要对流程进行优化，以提高速度。由于这些挑战，自动驾驶汽车的定位可能需要融合其他测量结果，如车轮里程数、全球导航卫星系统(GNSS)和IMU数据。对于仓库机器人等应用，二维激光雷达SLAM是常用的，而利用三维激光雷达点云进行SLAM可用于无人机和自动驾驶。

SLAM的常见挑战

尽管SLAM用于一些实际应用，但有几个技术难题阻碍了更多的通用应用。每个人都有一个可以帮助克服障碍的对策。

1.定位误差累积，导致与实际值的严重偏差

SLAM估计序列运动，其中包括一些误差范围。随着时间的推移，误差累积，导致与实际值的严重偏差。它还可能导致地图数据崩溃或扭曲，使后续搜索变得困难。让我们举一个绕着方形通道行驶的例子。随着误差的累积，机器人的起点和终点不再匹配。这称为循环闭包问题。像这样的姿态估计误差是不可避免的。检测循环闭包并确定如何纠正或消除累积的错误非常重要。

一个对策就是记住以前访问过的地方的一些特征作为地标，并尽量减少本地化错误。构造姿态图来帮助纠正错误。将误差最小化问题作为优化问题来解决，可以生成更精确的地图数据。这种优化在视觉SLAM中称为束调整。

2.定位失败，地图上的位置丢失

图像和点云映射不考虑机器人运动的特性。在某些情况下，这种方法可以生成不连续的位置估计。例如，计算结果显示，一个以1米/秒速度移动的机器人突然向前跳了10米。通过使用恢复算法或将运动模型与多个传感器融合以基于传感器数据进行计算，可以防止此类定位失败。

使用传感器融合的运动模型有几种方法。常用的方法是使用卡尔曼滤波为了本地化。由于大多数差速驱动机器人和四轮车辆通常使用非线性运动模型，因此扩展卡尔曼滤波器和粒子过滤器（蒙特卡罗局部化）经常使用。在某些情况下，还可以使用更灵活的贝叶斯滤波器，如无迹卡尔曼滤波器。一些常用的传感器是惯性测量装置，如IMU、姿态和航向参考系统或AHRS，惯性导航系统或INS，加速计传感器，陀螺仪传感器和磁传感器）。安装在车辆上的车轮编码器通常用于里程计。

当本地化失败时，a对策恢复是通过记住一个地标作为一个关键框架从以前访问过的地方。搜索地标时，a特征提取处理的应用方式是它可以在高速扫描。基于图像特征的方法包括特征包法和视觉词包法。最近，深度学习被用于比较与特征的距离。

3.图像处理、点云处理和优化的计算成本高

在车辆硬件上实现SLAM时，计算成本是一个问题。计算通常是在具有有限处理能力的紧凑和低能耗嵌入式微处理器上进行的。为了实现准确的定位，执行是必不可少的图像处理以及高频率点云匹配。此外，优化计算，如环路闭合是高计算过程。挑战在于如何在嵌入式微型计算机上执行如此昂贵的计算处理。

一个对策是并行运行不同的进程。特征提取是匹配过程的预处理，比较适合并行化处理。在某些情况下，使用多核cpu进行处理、单指令多数据(SIMD)计算和嵌入式gpu可以进一步提高速度。此外，由于姿态图优化可以在一个相对较长的周期内执行，因此降低其优先级并定期执行该过程也可以提高性能。

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