SLAM：机器人如何在未知地形环境中进行导航

设想一下，当我们困在一个陌生的沙漠中时，所面临的艰巨任务是寻找一条安全之路。长期以来，在陌生地形中导航一直是人类和机器人共同面临的难题。用于机器人或自动驾驶汽车的传统导航方法需要预先准备好的地图，但在未知地区，如果不穿越该区域，就不可能获得这样的地图。这是机器人技术领域的一个典型难题，通常被称为“鸡和蛋”的问题。机器人如何在没有地图的情况下在未知环境中导航，又如何在没有事先导航环境的情况下绘制地图？

3D 可视化 SLAM 地图或者使用可视化 SLAM 创建的 SLAM 地图。（图片来源：www.flyability.comImage source: Sigmoidal.ai）

这就是同步定位和绘图 (SLAM) 概念的用武之地。SLAM 由 Hugh Durrant-Whyte 和 John J. Leonard 等研究人员开发，是一种能让机器人自主导航并实时绘制未知环境地图的技术。SLAM 使机器人能够绘制其周围环境的地图，同时确定自己在地图中的位置，而不是依赖于已经存在的地图。SLAM 的核心包括两个主要过程：绘图和定位。绘图是指创建环境的空间表示，而定位则是确定机器人在地图中的位置。这两个过程相互交织，机器人根据传感器数据不断更新地图，并相应地调整其估计的位置。

要实现 SLAM 会涉及多个关键步骤，每个步骤在整个过程中都起着至关重要的作用。这些步骤包括地标提取、数据关联、状态估计和更新。地标提取包括识别环境中可用作测绘和定位参考点的明显特征或地标。数据关联包括将传感器测量值与地图中的特征进行匹配，而状态估计则包括根据传感器数据估计机器人的位置和方向。最后，更新过程包括根据新的传感器测量结果完善地图和估计位置。

决定 SLAM 效果的关键因素之一是所用传感器类型。不同传感器提供的精度和信息水平各不相同，会影响所生成的地图和定位估算的质量。例如，视觉 SLAM (vSLAM) 用摄像头作为主要传感器，允许机器人从周围环境中提取视觉信息。这些视觉信息包括边缘、拐角和纹理等特征，它们可用作绘制地图和定位时的地标。此外，摄像头还能提供丰富的语义信息，有助于完成物体检测和识别等任务。另一方面，基于 LIDAR 的 SLAM 技术使用 LiDAR 传感器（如 SparkFun 的 SLAMTEC SEN-15870）发射激光束来测量环境中物体的距离。LiDAR 传感器具有高精度和高准确度，非常适合绘制具有复杂几何形状的环境。不过，LiDAR 传感器可能价格昂贵且计算密集，可能会限制其在某些应用场景中的适用性。

根据所使用的摄像头类型，vSLAM 分为多个子类。其中包括单目 SLAM、立体 SLAM 和 RGB-D SLAM。单目 SLAM 使用单个摄像头来估计机器人的运动和环境结构。立体 SLAM 利用立体摄像机设置，其中包括两个相距已知基线距离的摄像机。这种设置可以对视觉特征进行三角测量，从而提高深度估计和绘图精度。最后，RGB-D SLAM 将传统的 RGB 摄像头与深度传感器（如 Microsoft Kinect 或 Intel RealSense 摄像头）相结合。这种额外的深度信息可实现更精确的 3D 绘图和定位。

根据成本、计算复杂性和环境条件等因素，vSLAM 的每个子类都有自己的优势和局限性。例如，单目 SLAM 因其简单和低成本而被广泛使用。但是，这种技术存在尺度模糊的问题，因为它无法直接估计环境尺度。立体 SLAM 利用视觉特征的三角测量来估计深度和尺度，从而解决了这一问题。同时，RGB-D SLAM 由于结合了 RGB 图像和深度信息，因此具有最高的精度和细节。

除了在机器人技术领域的应用，SLAM 在各行各业的实际运营中也有大量应用。在机器人学中，SLAM 使机器人能够自主导航和探索如仓库、工厂和灾区等动态环境。在自动驾驶汽车中，SLAM 可用于创建高清晰度的道路地图，并在这些地图中定位车辆。SLAM 还可应用于增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR)，通过将虚拟对象叠加到实际环境中，创造出身临其境的体验。

尽管 SLAM 有很多优点，但也并非没有缺点。SLAM 的主要挑战之一是传感器数据处理和地图实时更新所涉及的复杂计算。这在数据量大或计算资源有限的环境中尤其具有挑战性。此外，SLAM 在很大程度上依赖于环境中明显的特征和地标。在地形均匀或无特征的环境中，SLAM 可能难以创建精确的地图或有效地定位机器人。

总之，同步定位和绘图 (SLAM) 是一种强大的技术，可使机器人自主导航并实时绘制未知环境的地图。通过将绘图和定位结合到一个过程中，SLAM 使机器人能够在没有事先知识或已有地图的情况下探索和了解周围环境。虽然 SLAM 有其自身的一系列挑战和局限性，但其应用领域广泛多样，横跨机器人、自动驾驶汽车、AR 和 VR 等行业。随着技术的不断进步，SLAM 在塑造机器人和自动化的未来方面发挥着越来越重要的作用。

参考文献：

1. What is SLAM?(Simultaneous Localisation And Mapping) (vercator.com)
2. Introduction to SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) | Ouster
3. Zero to SLAM in 30 minutes: an interactive workshop | Ouster
4. What Is SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) – MATLAB & Simulink - MATLAB & Simulink (mathworks.com)
5. SLAM; definition and evolution - ScienceDirect
6. An Introduction to Key Algorithms Used in SLAM - Technical Articles (control.com)
7. Localization — Introduction to Robotics and Perception (roboticsbook.org)