作者： Aswin S Babu

設(shè)想一下，當(dāng)我們困在一個陌生的沙漠中時，所面臨的艱巨任務(wù)是尋找一條安全之路。長期以來，在陌生地形中導(dǎo)航一直是人類和機器人共同面臨的難題。用于機器人或自動駕駛汽車的傳統(tǒng)導(dǎo)航方法需要預(yù)先準(zhǔn)備好的地圖，但在未知地區(qū)，如果不穿越該區(qū)域，就不可能獲得這樣的地圖。這是機器人技術(shù)領(lǐng)域的一個典型難題，通常被稱為“雞和蛋”的問題。機器人如何在沒有地圖的情況下在未知環(huán)境中導(dǎo)航，又如何在沒有事先導(dǎo)航環(huán)境的情況下繪制地圖？

這就是同步定位和繪圖 (SLAM) 概念的用武之地。SLAM 由 Hugh Durrant-Whyte 和 John J. Leonard 等研究人員開發(fā)，是一種能讓機器人自主導(dǎo)航并實時繪制未知環(huán)境地圖的技術(shù)。SLAM 使機器人能夠繪制其周圍環(huán)境的地圖，同時確定自己在地圖中的位置，而不是依賴于已經(jīng)存在的地圖。SLAM 的核心包括兩個主要過程：繪圖和定位。繪圖是指創(chuàng)建環(huán)境的空間表示，而定位則是確定機器人在地圖中的位置。這兩個過程相互交織，機器人根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)不斷更新地圖，并相應(yīng)地調(diào)整其估計的位置。

要實現(xiàn) SLAM 會涉及多個關(guān)鍵步驟，每個步驟在整個過程中都起著至關(guān)重要的作用。這些步驟包括地標(biāo)提取、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、狀態(tài)估計和更新。地標(biāo)提取包括識別環(huán)境中可用作測繪和定位參考點的明顯特征或地標(biāo)。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)包括將傳感器測量值與地圖中的特征進行匹配，而狀態(tài)估計則包括根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)估計機器人的位置和方向。最后，更新過程包括根據(jù)新的傳感器測量結(jié)果完善地圖和估計位置。

決定 SLAM 效果的關(guān)鍵因素之一是所用傳感器類型。不同傳感器提供的精度和信息水平各不相同，會影響所生成的地圖和定位估算的質(zhì)量。例如，視覺 SLAM (vSLAM) 用攝像頭作為主要傳感器，允許機器人從周圍環(huán)境中提取視覺信息。這些視覺信息包括邊緣、拐角和紋理等特征，它們可用作繪制地圖和定位時的地標(biāo)。此外，攝像頭還能提供豐富的語義信息，有助于完成物體檢測和識別等任務(wù)。另一方面，基于 LIDAR 的 SLAM 技術(shù)使用 LiDAR 傳感器（如 [SparkFun]的 [SLAMTEC SEN-15870]）發(fā)射激光束來測量環(huán)境中物體的距離。LiDAR 傳感器具有高精度和高準(zhǔn)確度，非常適合繪制具有復(fù)雜幾何形狀的環(huán)境。不過，LiDAR 傳感器可能價格昂貴且計算密集，可能會限制其在某些應(yīng)用場景中的適用性。

根據(jù)所使用的攝像頭類型，vSLAM 分為多個子類。其中包括單目 SLAM、立體 SLAM 和 RGB-D SLAM。單目 SLAM 使用單個攝像頭來估計機器人的運動和環(huán)境結(jié)構(gòu)。立體 SLAM 利用立體攝像機設(shè)置，其中包括兩個相距已知基線距離的攝像機。這種設(shè)置可以對視覺特征進行三角測量，從而提高深度估計和繪圖精度。最后，RGB-D SLAM 將傳統(tǒng)的 RGB 攝像頭與深度傳感器（如 Microsoft Kinect 或 [Intel] [RealSense 攝像頭]）相結(jié)合。這種額外的深度信息可實現(xiàn)更精確的 3D 繪圖和定位。

根據(jù)成本、計算復(fù)雜性和環(huán)境條件等因素，vSLAM 的每個子類都有自己的優(yōu)勢和局限性。例如，單目 SLAM 因其簡單和低成本而被廣泛使用。但是，這種技術(shù)存在尺度模糊的問題，因為它無法直接估計環(huán)境尺度。立體 SLAM 利用視覺特征的三角測量來估計深度和尺度，從而解決了這一問題。同時，RGB-D SLAM 由于結(jié)合了 RGB 圖像和深度信息，因此具有最高的精度和細(xì)節(jié)。

除了在機器人技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用，SLAM 在各行各業(yè)的實際運營中也有大量應(yīng)用。在機器人學(xué)中，SLAM 使機器人能夠自主導(dǎo)航和探索如倉庫、工廠和災(zāi)區(qū)等動態(tài)環(huán)境。在自動駕駛汽車中，SLAM 可用于創(chuàng)建高清晰度的道路地圖，并在這些地圖中定位車輛。SLAM 還可應(yīng)用于增強現(xiàn)實 (AR) 和虛擬現(xiàn)實 (VR)，通過將虛擬對象疊加到實際環(huán)境中，創(chuàng)造出身臨其境的體驗。

盡管 SLAM 有很多優(yōu)點，但也并非沒有缺點。SLAM 的主要挑戰(zhàn)之一是傳感器數(shù)據(jù)處理和地圖實時更新所涉及的復(fù)雜計算。這在數(shù)據(jù)量大或計算資源有限的環(huán)境中尤其具有挑戰(zhàn)性。此外，SLAM 在很大程度上依賴于環(huán)境中明顯的特征和地標(biāo)。在地形均勻或無特征的環(huán)境中，SLAM 可能難以創(chuàng)建精確的地圖或有效地定位機器人。

總之，同步定位和繪圖 (SLAM) 是一種強大的技術(shù)，可使機器人自主導(dǎo)航并實時繪制未知環(huán)境的地圖。通過將繪圖和定位結(jié)合到一個過程中，SLAM 使機器人能夠在沒有事先知識或已有地圖的情況下探索和了解周圍環(huán)境。雖然 SLAM 有其自身的一系列挑戰(zhàn)和局限性，但其應(yīng)用領(lǐng)域廣泛多樣，橫跨機器人、自動駕駛汽車、AR 和 VR 等行業(yè)。隨著技術(shù)的不斷進步，SLAM 在塑造機器人和自動化的未來方面發(fā)揮著越來越重要的作用。

審核編輯 黃宇