SLAM的前世今生

SLAM的前世

我之前从本科到研究生，一直在导航与定位领域学习，一开始偏重于高精度的惯性导航、卫星导航、星光制导及其组合导航。出于对实现无源导航的执念，我慢慢开始研究视觉导航中的SLAM方向，并与传统的惯性器件做组合，实现独立设备的自主导航定位。

定位、定向、测速、授时是人们惆怅千年都未能完全解决的问题，最早的时候，古人只能靠夜观天象和司南来做简单的定向。直至元代，出于对定位的需求，才华横溢的中国人发明了令人叹为观止的牵星术，用牵星板测量星星实现纬度估计。

1964年美国投入使用GPS，突然就打破了大家的游戏规则。军用的P码可以达到1-2米级精度，开放给大众使用的CA码也能够实现5-10米级的精度。

后来大家一方面为了突破P码封锁，另一方面为了追求更高的定位定姿精度，想出了很多十分具有创意的想法来挺升GPS的精度。利用RTK的实时相位差分技术，甚至能实现厘米的定位精度，基本上解决了室外的定位和定姿问题。

但是室内这个问题就难办多了，为了实现室内的定位定姿，一大批技术不断涌现，其中，SLAM技术逐渐脱颖而出。SLAM是一个十分交叉学科的领域，我先从它的传感器讲起。

▌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。（待会儿发的部分素材摘自官网、论文、专利，侵删）。

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。

这个小视频里展示的就是一种简单的2D SLAM。

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depth map(深度信息)。简单的单目和双目（Zed、leapmotion）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（DOE）、红外摄像头三大核心器件。

这个图（下图）摘自primesense的专利。

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。

这儿还有两款结构光原理的摄像头。

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（最后一幅图），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（time of flight）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（TI设计的），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。以后也会有不错的前景，但我觉得并不是颠覆性的。

好，那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（也分2D和3D）和视觉SLAM（也分Sparse、semiDense、Dense）两类，但其主要思路大同小异。

这个是Sparse（稀疏）的

这个偏Dense（密集）的

▌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（exploration），以及绑架问题（kidnapping）。

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（视觉里程计），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（位置和姿态），同时可以利用IMU（Inertial measurement unit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（EKF、UKF、PF）、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（扩展卡尔曼滤波器），PF压力很大。而基于图的SLAM，通常以keyframe（关键帧）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Deep Learning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。

http://robots.princeton.edu/talks/2016_MIT/RobotPerception.pdf  这是他们的展示。

总的来说，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。

这个是occipital团队出的一个产品，是个很有意思的应用，国内卖4000+，大概一个月1000出货量吧（虽然不是很多，但是效果不错，pad可玩）虚拟家居、无人飞行／驾驶、虚拟试衣、3D打印、刑侦现场记录、沉浸式游戏、增强现实、商场推送、设计辅助、地震救援、工业流水线、GIS采集等等，都等待着VSLAM技术一展宏图

▌SLAM的今生——还存在着问题

多传感器融合、优化数据关联与回环检测、与前端异构处理器集成、提升鲁棒性和重定位精度都是SLAM技术接下来的发展方向，但这些都会随着消费刺激和产业链的发展逐步解决。就像手机中的陀螺仪一样，在不久的将来，也会飞入寻常百姓家，改变人类的生活。

不过说实话，SLAM在全面进入消费级市场的过程中，也面对着一些阻力和难题。比如Sensor精度不高、计算量大、Sensor应用场景不具有普适性等等问题。

多传感器融合、优化数据关联与回环检测、与前端异构处理器集成、提升鲁棒性和重定位精度都是SLAM技术接下来的发展方向，但这些都会随着消费刺激和产业链的发展逐步解决。就像手机中的陀螺仪一样，在不久的将来，也会飞入寻常百姓家，改变人类的生活。

（激光雷达和摄像头两种 SLAM 方式各有什么优缺点呢，有没有一种综合的方式互补各自的缺点的呢？）

激光雷达优点是可视范围广，但是缺点性价比低，低成本的雷达角分辨率不够高，影响到建模精度。vSLAM的话缺点就是FOV通常不大，50-60degree，这样高速旋转时就容易丢，解决方案有的，我们公司就在做vSLAM跟雷达还有IMU的组合。

（请问目前基于视觉的SLAM的计算量有多大？嵌入式系统上如果要做到实时30fps，是不是只有Nvidia的芯片（支持cuda）才可以？）

第一个问题，虽然基于视觉的SLAM计算量相对较大，但在嵌入式系统上是可以跑起来的，Sparse的SLAM可以达到30-50hz（也不需要GPU和Cuda），如果dense的话就比较消耗资源，根据点云还有三角化密度可调，10－20hz也是没有问题。

并不一定要用cuda，一些用到cuda和GPU的算法主要是用来加速SIFT、ICP，以及后期三角化和mesh的过程，即使不用cuda可以采用其他的特征点提取和匹配策略也是可以的。

▌最后一个问题

（今年8月，雷锋网将在深圳举办“全球人工智能与机器人创新大会”（简称：GAIR）。想了解下，您对机器人的未来趋势怎么看？）

这个问题就比较大了。

机器人产业是个很大的Ecosystem，短时间来讲，可能产业链不够完整，消费级市场缺乏爆点爆款。虽然大家都在谈论做机器人，但是好多公司并没有解决用户痛点，也没有为机器人产业链创造什么价值。

但是大家可以看到， 大批缺乏特色和积淀的机器人公司正在被淘汰，行业格局越来越清晰，分工逐渐完善，一大批细分市场成长起来。

从机器人的感知部分来说，传感器性能提升、前端处理（目前的sensor前端处理做的太少，给主CPU造成了很大的负担）、多传感器融合是一个很大的增长点。

现在人工智能也开始扬头，深度学习、神经网络专用的分布式异构处理器及其协处理器成为紧急需求，我个人很希望国内有公司能把这块做好。

也有好多创业公司做底层工艺比如高推重比电机、高能量密度电池、复合材料，他们和机器人产业的对接，也会加速机器人行业的发展。整个机器人生态架构会越来越清晰，从硬件层到算法层到功能层到SDK 再到应用层，每一个细分领域都有公司切入，随着这些产业节点的完善，能看到机器人行业的前景还是很棒的，相信不久之后就会迎来堪比互联网的指数式增长！

转自：http://www.leiphone.com/news/201605/5etiwlnkWnx7x0zb.html

很好的一篇文章 分享一下转自：https://blog.csdn.net/jaccen2012/article/details/55505646