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当你身处一个陌生的地方，要准确找到目的地和路线，十有八九会打开手机上的地图 app，然后定位、输入目的地、规划路线、导航。 4 P. D( }) j* Q* [+ B, c
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% o! _8 q: G" W& H4 ]: O 机器人也一样。当它们身处未知环境时，一样要通过以上步骤才能做出正确的运动。只不过，机器人靠的不是手机地图 app，而是 SLAM 技术。 # ~6 g4 R: \8 w! ^! N3 h
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/ l5 P8 m; L+ H- j, v SLAM 全称 Simultaneous Localization and Mapping，中文名曰「同步定位与地图构建」，主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位和地图构建问题。这更像一个概念，而不是某种算法。它本身包含许多步骤，其中的每一个步骤均可以使用不同的算法实现。 # B) Y( s( X q+ F. o7 G1 V
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机器人、无人车、无人机、AR，无所不能的 SLAM 9 J' S: Z/ V! r0 T" K* O
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两年前，SLAM 最流行的应用场景还只是我们家里的扫地机器人。近几年，随着无人机、无人驾驶、服务机器人、仓储机器人以及 AR 的兴起，SLAM 作为其中核心技术的一种，正变得越来越重要。 * k9 G3 J7 o1 r6 ]# p. I
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- a! M- ]+ i. n( [/ a 曾引用 SLAM 技术发烧友 Guang Ling 的话，来强调 SLAM 技术的重要性：雷锋网过去一篇文章
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. F9 ^9 m2 t( t8 X 一个机器人也好，无人汽车也好，其中最核心，最根本的问题有四个，定位技术、 跟踪技术、 路径规划技术（Path Planning）, 还有就是控制技术（Controlling）。 ( @! `7 L. X* p6 u- w
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而这四个问题中的前三个，SLAM 都扮演了最核心的功能。打个比方，若是手机离开了 wifi 和数据网络，就像无人车和机器人，离开了 SLAM 一样。 9 {" m# y% o1 i$ a5 X) d: i
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5 a3 o P- L' H1 `* U" } 也许有读者好奇，为什么无人车也非常依赖 SLAM？因为无人车被看作移动机器人的一种，也需要首先解决定位、避障和导航的问题。目前用在无人驾驶汽车上的 SLAM 主要是基于激光雷达传感器，后面会详细提到。 ' Q' H% c; s7 Q
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天上飞的的无人机同样需要 SLAM 来「添翼」。SLAM 能让无人机知道障碍物在哪里，进而实现自动避障的功能。 ' S, R+ I9 M6 U& J2 |
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- K6 v" Z& s/ p2 ? 香港科技大学助理研究员徐枭涵曾在知乎上如此形容 SLAM 对无人机的重要性：
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* j) _- S. d( ~# u4 [ 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（具有定位，姿态确定以后）的时代以后，无人机最核心的技术。也是现代无人机和玩具的区别。 9 o2 O, q# t# _% g. _
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5 v7 K& ~/ j' `. P. q/ }: k" w1 g 无人车、无人机，都可以算作机器人的一种，依赖 SLAM 很好理解。但与机器人没什么关系的 AR 设备，其实也是 SLAM 的一个重要应用。
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如果没有 SLAM 加持，所有头戴眼镜就只是一个近眼投影设备。有了 SLAM，AR 眼镜才能知道自己的空间坐标和相对于室内各种障碍物的位置，同时识别出各种室内摆件的形状。这是 AR 设备人机交互的基础。 ; y1 o9 ]& o$ n# G. C' M
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7 U, M( J& B) c1 X. z 由于 AR 是将虚拟图像叠加在真实物体上，所以 SLAM 的应用讲究局部精度，要求避免出现漂移、抖动的现象，虚拟与真实才能完美地融合在一起。另外，AR 对帧率、硬件体积、计算量、功率、成本等问题都更敏感。 5 K5 q2 p1 |6 X3 g) G8 u
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激光雷达、单目、双目、RGBD，SLAM 传感器的分类 / ]3 z9 j. v0 N# c
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* H' _; Z, F- V6 N- w% x 实现 SLAM 的第一步，是选择传感器的形式和安装方式。传感器分为激光雷达和视觉两大类，视觉下面又分三小方向。
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激光雷达
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. X( K% A+ ~- _+ F/ R+ V 激光雷达能以很高精度测出机器人周围障碍点的角度和距离，而且速度快，计算量也不大，容易做成实时 SLAM。激光雷达一般用于扫描一个平面内的障碍物，适用于适用于平面运动的机器人（如无人车、扫地机器人）。 " A" R6 y* `) `% h! v
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许多行业分析师认为，激光雷达是实现全自动驾驶的关键传感器，其产品被以 Google、百度为代表的企业认可。 , k5 f: E2 S9 t, u
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+ H6 O* m7 T9 X' h0 r 不过，激光雷达制造成本高，价格十分昂贵，比如 Google 无人车目前使用的激光传感器单个定制成本在 8 万美元左右，百度采购一台激光雷达也要 70 万人民币。
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/ A0 g( ]0 m( M 成本已然成为激光雷达普及最大的拦路虎。2016 年 8 月福特和百度一起投资了激光雷达厂商 Velodyne LiDAR 1.5 亿美元，目的就是帮助 Velodyne 降低激光传感器的成本。Velodyne 希望将激光雷达的价格降到 300 到 500 美元之间，以满足大众汽车市场。
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视觉 SLAM
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视觉 SLAM 是 21 世纪 SLAM 研究热点之一。CPU、GPU 处理速度的增长和硬件的提高，让许多以前被认为无法实时化的视觉算法，得以在 10 Hz 以上的速度运行。 9 c( ~9 P" {7 a$ H
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按照摄像头的数量和种类分，视觉 SLAM 分 3 个子方向：单目、双目（或多目）、RGBD。此外，还有鱼眼、全景等特殊摄像头，但是都属于少数。 7 c2 J2 y0 t2 e) G! e
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4 s9 A; S7 H T8 i" ~( \$ P 单目相机 SLAM 只需要一个普通的 2D 摄像头，成本优势大。但普通 2D 摄像头没法获取深度信息，它捕获的仅仅是一张 2D 图像。深度信息缺失有什么影响？引用：知乎用户「半闲居士」的一个回答 % T3 N1 G8 K' z0 v' z# l7 X
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1 a+ o" U2 I/ Z. J" E. q* ^* f 没有距离信息，我们不知道一个东西的远近——所以也不知道它的大小。它可能是一个近处但很小的东西，也可能是一个远处但很大的东西。只有一张图像时，你没法知道物体的实际大小（Scale）。 ( X5 T% g- M3 p
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另一方面，单目相机也无法依靠一张图像获得图像中物体离自己的相对距离。 ( A9 P) h1 m0 Z3 F8 f
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: Q# w+ O2 d# q0 V0 K% Y0 q/ [. V& N 但这两个问题都有对应的解决办法。比如，通过借助 GPU 和 IMU（Inertial Measurement Unit，惯性测量器件）确定物体的大小，依靠运动中的三角测量，来求解相机运动并估计像素的空间位置。
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" l( J; D; v8 J4 R$ s/ j 双目 SLAM 消除了单目的很多麻烦。双目视觉和人眼类似，通过左右眼图像的差异来计算距离——也就是所谓的立体视觉（Stereo）。
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) B5 H" b% F7 t1 w/ t 但双目 SLAM 的计算量非常大，通常需要用到可编程门阵列 FPGA。而且其其深度量程也受双目的基线与分辨率限制。 4 F% z* U6 j9 u. t: k: a
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" z V" q# t" z RGBD SLAM 的传感器是深度摄像头，能直接记录深度信息。深度摄像头通过把光投射到物体表面，再测量反射的信息来计算距离，具体原理有两种：结构光或 Time-of-Flight。它比传统相机能够提供更丰富的信息，也不必像单目或双目那样费时费力地计算深度。Kinect 就是一种比较常见的深度摄像头。不过，现在多数 RGBD 相机还存在测量范围窄、噪声大、视野小等诸多问题。 ) c4 A( o) }1 b1 S* n7 D# V% j2 P
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7 \" R& a# J0 V" [. I; I) X 总的来说，SLAM 的实现方法多种多样，应用场景也不断打开。但「由于产品和硬件高度差异化，而 SLAM 相关技术的整合和优化又很复杂，导致算法和软件高度碎片化，所以市场上目前还没有一套通用普适的解决方案，在短时间内也不会有」。 $ ^2 Y' P& t/ {
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