广州食品分拣机器人厂家，浅析机器人认路的技术SLAM

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SLAM（simultaneouslocalizationandmapping），也称为CML（ConcurrentMappingandLocalization），即时定位与地图构建，或并发建图与定位。问题可以描述为：将一个机器人放入未知环境中的未知位置，是否有办法让机器人一边逐步描绘出此环境完全的地图，同时一边决定机器人应该往哪个方向行进。例如扫地机器人就是一个很典型的SLAM问题，所谓完全的地图（aconsistentmap）是指不受障碍行进到房间可进入的每个角落。SLAM最早由Smith、Self和Cheeseman于1988年提出。由于其重要的理论与应用价值，被很多学者认为是实现真正全自主移动机器人的关键。

当你来到一个陌生的环境时，为了迅速熟悉环境并完成自己的任务，你应当做以下事情：

a.用眼睛观察周围地标如建筑、大树、花坛等，并记住他们的特征

b.在自己的脑海中，根据双目获得的信息，把特征地标在三维地图中重建出来

c.当自己在行走时，不断获取新的特征地标，并且校正自己头脑中的地图模型（bundleadjustmentorEKF）

d.根据自己前一段时间行走获得的特征地标，确定自己的位置

e.当无意中走了很长一段路的时候，和脑海中的以往地标进行匹配，看一看是否走回了原路（loop-closuredetection）。实际这一步可有可无。

以上五步是同时进行的，因此是simultaneouslocalizationandmapping

离不开这两类传感器

目前用在SLAM上的Sensor主要分两大类，激光雷达和摄像头。

这里面列举了一些常见的雷达和各种深度摄像头。激光雷达有单线多线之分，角分辨率及精度也各有千秋。SICK、velodyne、Hokuyo以及国内的北醒光学、Slamtech是比较有名的激光雷达厂商。他们可以作为SLAM的一种输入形式。

这个小视频是宾大的教授kumar做的特别有名的一个demo，是在无人机上利用二维激光雷达做的SLAM。

而VSLAM则主要用摄像头来实现，摄像头品种繁多，主要分为单目、双目、单目结构光、双目结构光、ToF几大类。他们的核心都是获取RGB和depthmap。简单的单目和双目我这里不多做解释，我主要解释一下结构光和ToF。

最近流行的结构光和TOF

结构光原理的深度摄像机通常具有激光投射器、光学衍射元件、红外摄像头三大核心器件。

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可以看到primesense的doe是由两部分组成的，一个是扩散片，一个是衍射片。先通过扩散成一个区域的随机散斑，然后复制成九份，投射到了被摄物体上。根据红外摄像头捕捉到的红外散斑，PS1080这个芯片就可以快速解算出各个点的深度信息。

第一页它是由两幅十分规律的散斑组成，最后同时被红外相机获得，精度相对较高。但据说DOE成本也比较高。

还有一种比较独特的方案，它采用mems微镜的方式，类似DLP投影仪，将激光器进行调频，通过微镜反射出去，并快速改变微镜姿态，进行行列扫描，实现结构光的投射。（产自ST，ST经常做出一些比较炫的黑科技）。

ToF也是一种很有前景的深度获取方法。

传感器发出经调制的近红外光，遇物体后反射，传感器通过计算光线发射和反射时间差或相位差，来换算被拍摄景物的距离，以产生深度信息。类似于雷达，或者想象一下蝙蝠，softkinetic的DS325采用的就是ToF方案，但是它的接收器微观结构比较特殊，有2个或者更多快门，测ps级别的时间差，但它的单位像素尺寸通常在100um的尺寸，所以目前分辨率不高。

在有了深度图之后呢，SLAM算法就开始工作了，由于Sensor和需求的不同，SLAM的呈现形式略有差异。大致可以分为激光SLAM和视觉SLAM（也分Sparse、semiDense、Dense）两类，但其主要思路大同小异。

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SLAM算法实现的4要素

SLAM算法在实现的时候主要要考虑以下4个方面吧：

1.地图表示问题，比如dense和sparse都是它的不同表达方式，这个需要根据实际场景需求去抉择

2.信息感知问题，需要考虑如何全面的感知这个环境，RGBD摄像头FOV通常比较小，但激光雷达比较大

3.数据关联问题，不同的sensor的数据类型、时间戳、坐标系表达方式各有不同，需要统一处理

4.定位与构图问题，就是指怎么实现位姿估计和建模，这里面涉及到很多数学问题，物理模型建立，状态估计和优化

其他的还有回环检测问题，探索问题，以及绑架问题。

这个是一个比较有名的SLAM算法，这个回环检测就很漂亮。但这个调用了cuda，gpu对运算能力要求挺高，效果看起来比较炫。

以VSLAM举个栗子

我大概讲一种比较流行的VSLAM方法框架。

整个SLAM大概可以分为前端和后端，前端相当于VO，研究帧与帧之间变换关系。首先提取每帧图像特征点，利用相邻帧图像，进行特征点匹配，然后利用RANSAC去除大噪声，然后进行匹配，得到一个pose信息，同时可以利用IMU（Inertialmeasurementunit惯性测量单元）提供的姿态信息进行滤波融合后端则主要是对前端出结果进行优化，利用滤波理论、或者优化理论TORO、G2O进行树或者图的优化。最终得到最优的位姿估计。

后端这边难点比较多，涉及到的数学知识也比较多，总的来说大家已经慢慢抛弃传统的滤波理论走向图优化去了。

因为基于滤波的理论，滤波器稳度增长太快，这对于需要频繁求逆的EKF，PF压力很大。而基于图的SLAM，通常以keyframe为基础，建立多个节点和节点之间的相对变换关系，比如仿射变换矩阵，并不断地进行关键节点的维护，保证图的容量，在保证精度的同时，降低了计算量。

列举几个目前比较有名的SLAM算法：PTAM，MonoSLAM，ORB-SLAM，RGBD-SLAM，RTAB-SLAM，LSD-SLAM。

所以大家如果想学习SLAM的话，各个高校提高的素材是很多的，比如宾大、MIT、ETH、香港科技大学、帝国理工等等都有比较好的代表作品，还有一个比较有前景的就是三维的机器视觉，普林斯顿大学的肖剑雄教授结合SLAM和DeepLearning做一些三维物体的分类和识别，实现一个对场景深度理解的机器人感知引擎。

SLAM技术从最早的军事用途（核潜艇海底定位就有了SLAM的雏形）到今天，已经逐步走入人们的视野，扫地机器人的盛行更是让它名声大噪。同时基于三维视觉的VSLAM越来越显主流。在地面/空中机器人、VR/AR/MR、汽车/AGV自动驾驶等领域，都会得到深入的发展，同时也会出现越来越多的细分市场等待挖掘。

SLAM技术的应用领域

1）室内机器人

扫地机要算机器人里最早用到SLAM技术这一批了，国内的科沃斯、塔米扫地机通过用SLAM算法结合激光雷达或者摄像头的方法，让扫地机可以高效绘制室内地图，智能分析和规划扫地环境，从而成功让自己步入了智能导航的阵列。

不过有意思的是，科沃斯引领时尚还没多久，一大帮懂Slam算法的扫地机厂商就开始陆陆续续地推出自己的智能导航，直到昨天雷锋网还看到一款智能扫地机新鲜出炉，而这追逐背后的核心，大家都知道就是SLAM技术的应用。

而另一个跟SLAM息息相关的室内移动机器人，因为目前市场定位和需求并不明确，我们目前只能在商场导购室内机器人和Buddy那样的demo视频里才能看到，国内WatchhhhSlam和SlamTech两家公司都是做这方面方案提供的，以现实的观点看，现在室内移动机器人市场定位和需求没落地的时候，由方案商公司推动，商用室内移动机器人先行，这反而是一种曲线救国的发展方式。

2）AR

目前基于SLAM技术开发的代表性产品有微软的Hololens，谷歌的ProjectTango以及同样有名的MagicLeap，后者4月20号公布它的新一代水母版demo后，国内的AR公司更加看到了这个趋势，比如进化动力近期就公布了他们的SLAMdemo，用一个小摄像头实现VR头显空间定位，而易瞳去年10月雷锋网去试用新品的时候，就发现已经整合SLAM技术了，国内其他公司虽然没有正式公布，但我们可以肯定，他们都在暗暗研发这项技术，只等一个成熟的时机就会展现给大家。

进化动力CTO聂崇岭向雷锋网表示，如果用一个准确的说法

很多VR应用需要用到SLAM技术，定位只是一个feature，路径记录、3D重构、地图构建都可以是SLAM技术的输出。

3）无人机

国外的话，原来做GoogleXProjectWing无人机的创始人MIT机器人大牛NicholasRoy的学生AdamBry创办的Skydio，挖来了GeorgiaTech的Slam大牛教授FrankDellaert做他们的首席科学家。

国内大家非常熟悉的大疆精灵四避障用的双目视觉+超声波，一位大疆工程师徐枭涵在百度百家的撰文里坦率承认“P4里面呈现的主动避障功能就是一种非常非常典型的Slam的弱应用，无人机只需要知道障碍物在哪，就可以进行Planning，并且绕开障碍物。当然Slam能做的事情远远不止这些，包括灾区救援，包括探洞，包括人机配合甚至集群，所有的关于无人机的梦想都建立在Slam之上，这是无人机能飞的时代以后，无人机最核心的技术。”

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而近期另一个号称刷爆美国朋友圈的hovercamera无人机，因为其创始人的的计算机视觉背景，正式把SLAM技术应用进来了，在介绍他们无人机的主要产品技术时，提到了

●SLAM：通过感知自身周围环境来构建3D增量式地图，从而实现自主定位和导航。

4）无人驾驶

因为Google无人驾驶车的科普，很多人都知道了基于激光雷达技术的LidarSlam。LidarSlam是指利用激光雷达作为外部传感器，获取地图数据，使机器人实现同步定位与地图构建。虽然成本高昂，但目前为止是最稳定、最可靠、高性能的SLAM方式。

另外，2011年，牛津大学MobileRoboticsGroup首次向公众展示他们的第一辆无人驾驶汽车野猫，这是一辆由BowlerWildcat4X4改装而成的车。汽车头顶的相机和激光能够搜集信息然后即时分析导航，已经成功通过了测试。2014年，他们改装的一辆Nissan的Leaf也成功路测。

MobileRoboticsGroup主要研究领域是大规模的导航和对自然场景理解。据称，团队所拥有的技术非常牛逼，其复杂和先进性远远超过一般的同步定位与地图构建算法。

可圈可点的是，对于无人驾驶技术，他们并没有使用GPS或者是嵌入式的基础设施，而是使用算法来导航，包括机器学习和概率推理来建立周围的地图等。

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