浅谈国内SLAM技术发展现状

过去几年,扫地机的出现使得SLAM名声大噪,这个被业界认为是实现机器人自主移动的关键技术,已逐渐进入人们的视野,而随着无人驾驶、AGV等行业的兴起,又使其找到了另一片广阔天地。

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SLAM的前世今生

对于定位、定向等需求人们其实在千年前就有了,最早时期,古人提出了夜观天象,基于遥远恒星的方位推断自身所处的位置,进而演变出一门博大精深的学科“牵星术”,用牵星板测量星星实现纬度估计。直到1964年,美国建立了全球定位系统GPS,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问题。但针对室内定位就较为复杂,为了实现室内的定位,当时涌现出了一大批技术,而SLAM技术就在那时脱颖而出。

SLAM的全称是Simultaneous Localization and Mapping,即时定位与地图构建,是业界公认的前沿定位技术方向,它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。随着SLAM技术重要性的凸显以及应用市场的扩大,越来越多企业开始投入到SLAM技术研发中。

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根据传感器的不同,业内也将SLAM分为视觉SLAM与激光SLAM两大类:

1.视觉SLAM

视觉SLAM主要是采用深度摄像机,基于单目、双目、鱼眼相机的视觉SLAM方案,利用多帧图像来估计自身的位姿变化,再通过累计位姿变化来计算物体的距离,并进行定位与地图构建。视觉SLAM可以从环境中获取海量的、富于冗余的纹理信息,拥有超强的场景辨识能力。早期的视觉SLAM基于滤波理论,其非线性的误差模型和巨大的计算量成了它实用落地的障碍。近年来,随着具有稀疏性的非线性优化理论(Bundle Adjustment)以及相机技术、计算性能的进步,实时运行的视觉SLAM已不再是梦。

2.激光SLAM

激光SLAM采用单线或多线激光雷达,一般单线激光雷达主要用于室内机器人上,如我们常见的家庭扫地机器人及商用场景中的服务型机器人,而多线激光雷达常用于无人驾驶领域。激光SLAM通过对不同时刻的两片点云进行匹配与比对,计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变,也就完成了机器人自身的定位。

由于传感器种类和安装方式的不同,SLAM在实现方式及实现难度上也会有所差异。就目前而言,激光SLAM技术相对更为成熟,落地应用也更为丰富。

 

SLAM正在入侵这些行业

目前SLAM技术已入侵了多个行业,包括机器人、无人驾驶、AR/VR以及AGV等多领域。

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在机器人定位导航领域,SLAM可以辅助机器人执行路径规划、自主探索、导航等任务。国内的科沃斯、塔米以及新晋品牌岚豹都采用了SLAM结合激光雷达或者摄像头的方法,让扫地机高效绘制室内地图,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。

在无人驾驶领域,可以使用SLAM提供视觉里程计功能,然后跟其他的定位方式融合。从而满足无人驾驶精准定位的需求。例如,应用了基于激光雷达技术Google无人驾驶车以及牛津大学MobileRoboticsGroup11年改装的无人驾驶汽车野猫(Wildcat)均已成功路测。

在无人机领域,可以使用SLAM构建局部地图,辅助无人机进行自主避障、路径规划。

曾经刷爆美国朋友圈的Hovercamera无人机,就应用到了SLAM技术。

在AR/VR领域,SLAM技术能够构建视觉效果更为真实的地图,从而针对当前视角渲染虚拟物体的叠加效果,使之更真实没有违和感。VR/AR代表性产品中微软Hololens、谷歌ProjectTango以及MagicLeap都应用了SLAM作为视觉增强手段。

在AGV领域,将SLAM技术用于AGV物流小车上,可以不用预先铺设任何轨道,方便工厂生产线的升级改造和导航路线变更,进行实时避障,环境适应能力强,同时能更好的实现多AGV小车的协调控制,目前国内已有一些企业开始将SLAM技术应用到AGV上,借此实现真正的智能导航。

相比于在AR上的应用,SLAM技术应用于机器人、无人驾驶等领域会有很多的不同,例如,在AR中使用一般更关注与局部的精度,要求恢复的相机运动避免出现漂移、抖动,这样叠加后的虚拟物体看起来才能与现实场景真实的融合在一起,但在机器人及无人驾驶等领域,会更关注于全局的精度,需要恢复整条运动轨迹,误差累积不能太大,循环回路要能闭合,而在某个局部的漂移、 抖动等问题往往对机器人应用来说影响不大。

 

国内多企业不断涌入SLAM技术领域

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随着SLAM技术重要性的凸显,国内越来越多企业纷纷投入SLAM技术的研发中,除了一些移动机器人厂商作为自用研发,也不乏一些企业专门提供定位导航模块。思岚科技就是其中一家,作为机器人定位导航技术的领先企业,思岚科技主要以激光SLAM取胜。它是我国最早将激光SLAM应用于服务机器人的企业,为了帮助机器人实现自主行走,国内思岚科技推出了模块化自主定位导航解决方案SLAMWARE,这套定位导航方案以激光雷达作为核心传感器,搭配定位导航控制核心SLAMWARE Core,可使机器人实现自主定位导航、自动建图、路径规划与自动避障等功能。据了解,该开发套装具有12米家用版及25米商用版之分,主要区别在于传感器测距范围的不同,思岚科技商用版除了25米测距外,还推出了首款TOF激光雷达,测距半径可达到40米,能满足更多更大场景的应用,且抗光干扰能力更胜一筹。在室外60Klx的强光下依旧能实现稳定测距及高精度地图建图。无论是室内还是室外场景,都能轻松完成任务。

除了思岚科技,国内速感科技、布科思、米克力美、高仙、斯坦德等企业也涌入其中,且大多企业以激光SLAM为主,毕竟激光SLAM是当下最稳定、可靠的定位导航方案,而视觉SLAM将是未来主流研究方向,不过未来两者融合也将成为一种趋势,采用多传感器融合能做到取长补短,为市场打造出更好用的定位导航解决方案,进一步实现机器人的智能化进程。

总体来说,目前国内SLAM技术无论是在技术层面还是应用层面仍处于发展阶段,未来,随着消费刺激及产业链不断发展,SLAM技术将会有一片更为广阔的市场。

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