機器人定位導航技術 激光SLAM與視覺SLAM誰更勝一籌？

 

定位技術是機器人實現自主定位導航的最基本環節，是機器人在二維工做環境中相對於全局座標的位置及其自己的姿態。目前SLAM （Simultaneous Localization and Mapping即時定位與地圖構建）是業內主流的定位技術，有激光SLAM和視覺SLAM之分。

什麼是激光SLAM？

激光SLAM脫胎於早期的基於測距的定位方法(如超聲和紅外單點測距)。激光雷達(Light Detection And Ranging)的出現和普及使得測量更快更準，信息更豐富。激光雷達採集到的物體信息呈現出一系列分散的、具備準確角度和距離信息的點，被稱爲點雲。一般，激光SLAM系統經過對不一樣時刻兩片點雲的匹配與比對，計算激光雷達相對運動的距離和姿態的改變，也就完成了對機器人自身的定位。

激光雷達距離測量比較準確，偏差模型簡單，在強光直射之外的環境中運行穩定，點雲的處理也比較容易。同時，點雲信息自己包含直接的幾何關係，使得機器人的路徑規劃和導航變得直觀。激光SLAM理論研究也相對成熟，落地產品更豐富。

 

什麼是視覺SLAM？

眼睛是人類獲取外界信息的主要來源，視覺SLAM也具備相似特色，它能夠從環境中獲取海量的、富於冗餘的紋理信息，擁有超強的場景辨識能力。早期的視覺SLAM基於濾波理論，其非線性的偏差模型和巨大的計算量成爲了它實用落地的障礙。近年來，隨着具備稀疏性的非線性優化理論(Bundle Adjustment)以及相機技術、計算性能的進步，實時運行的視覺SLAM已經再也不是夢想。

一般，一個視覺SLAM系統由前端和後端組成。前端負責經過視覺增量式計算機器人的位姿，速度較快。後端，主要負責兩個功能：

一是在出現迴環(即斷定機器人回到了以前訪問過的地點附近)時，發現迴環並修正兩次訪問中間各處的位置與姿態；

二是當前端跟蹤丟失時，根據視覺的紋理信息對機器人進行從新定位。簡單說，前端負責快速定位，後端負責較慢的地圖維護。

視覺SLAM的優勢是它所利用的豐富紋理信息。例如兩塊尺寸相同內容卻不一樣的廣告牌，基於點雲的激光SLAM算法沒法區別他們，而視覺則能夠輕易分辨。這帶來了重定位、場景分類上無可比擬的巨大優點。同時，視覺信息能夠較爲容易的被用來跟蹤和預測場景中的動態目標，如行人、車輛等，對於在複雜動態場景中的應用這是相當重要的。第三，視覺的投影模型理論上可讓無限遠處的物體都進入視覺畫面中，在合理的配置下(如長基線的雙目相機)能夠進行很大尺度場景的定位與地圖構建。

一直以來，業內對激光SLAM與視覺SLAM到底誰更勝一籌，誰是將來主流趨勢都有本身的見解，如下將簡單從幾個方面進行對比。

應用場景

從應用場景來講，視覺SLAM 的應用場景要豐富不少。視覺SLAM 在室內外環境下均能開展工做，可是對光的依賴程度高，在暗處或者一些無紋理區域是沒法進行工做的。而激光 SLAM 目前主要被應用在室內，用來進行地圖構建和導航工做。

定位和地圖構建精度

在靜態且簡單的環境中，激光SLAM定位整體來說優於視覺SLAM，但在較大尺度且動態的環境中，視覺SLAM由於其具備的紋理信息，表現出更好的效果。在地圖構建上，激光 SLAM精度較高，國內思嵐科技的 RPLIDAR 系列構建的地圖精度可達到 2cm 左右。而視覺SLAM，好比你們常見的，也用的很是多的深度攝像機 Kinect，（測距範圍在 3-12m 之間），地圖構建精度約 3cm；因此激光 SLAM 構建的地圖精度通常來講比 視覺SLAM 高，且能直接用於定位導航。

易用性

激光 SLAM 和基於深度相機的 視覺SLAM 均是經過直接獲取環境中的點雲數據，根據生成的點雲數據，測算哪裏有障礙物以及障礙物的距離。可是基於單目、雙目、魚眼攝像機的 視覺SLAM 方案，則不能直接得到環境中的點雲，而是造成灰色或彩色圖像，須要經過不斷移動自身的位置，經過提取、匹配特徵點，利用三角測距的方法測算出障礙物的距離。

除了上面幾點以外，在探測範圍、運算強度、實時數據生成、地圖累計偏差等方面，激光 SLAM 和視覺 SLAM 也會存在必定的差距。

注：左爲 Lidar SLAM，右爲 視覺SLAM，數據來源：KITTI

能夠明顯看出，對於同一個場景，視覺SLAM 在後半程中出現了誤差，這是由於累積偏差所引發的，因此 視覺SLAM 要進行迴環檢驗。

整體來講，激光 SLAM 是目前比較成熟的機器人定位導航技術，而視覺 SLAM是將來研究的主流方向。將來，多傳感器的融合是一種必然的趨勢。取長補短，優點結合，爲市場打造出真正好用的、易用的 SLAM 方案。
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