机器人SLAM与自主导航（一）——理论基础

机器人SLAM与自主导航（一）——理论基础

总述

SLAM可以描述为：机器人在未知的环境中从一个未知位置开始移动，移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位，同时建造增量式地图，实现机器人的自主定位和导航。
想象一个盲人在一个未知的环境里，如果想感知周围的大概情况，那么他需要伸展双手作为他的“传感器”，不断探索四周是否有障碍物。当然这个“传感器”有量程范围，他还需要不断移动，同时在心中整合已知感知到的信息。当感觉新探索的环境好像是之前遇到过的某个位置，他就会校正心中整合好的地图，同时也会校正自己当前所处的位置。当然，作为一个盲人，感知能力有限，所以他探索的环境信息会存在误差，而且他会根据自己的确定程度为探索到的障碍物设置一个概率值，概率值越大，表示这里有障碍物的可能性越大。一个盲人探索未知环境的场景基本可以表示SLAM算法的主要过程。
家庭、商场、车站等场所是室内机器人的主要应用场景，在这些应用中，用户需要机器人通过移动完成某些任务，这就需要机器人具备自主移动、自主定位的功能，这类应用统称为自主导航。自主导航与SLAM密不可分，原因就在于SLAM生成的地图是机器人自主移动的主要蓝图。总结为：在服务机器人工作空间中，根据机器人自身的定位导航系统找到一个从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径。
要完成机器人的SLAM和自主导航，机器人首先要有感知周围环境的能力，尤其要有感知周围环境深度信息的能力，因为这是探测障碍物的关键数据。用于获取深度信息的传感器主要有以下几种类型。

1、激光雷达

激光雷达是研究最多、使用最成熟的深度传感器，可以提供机器人本体与环境障碍物之间的距离信息。激光雷达的优点是精度高，响应快，数据量小，可以完成实时SLAM任务；缺点是成本高，一款进口高精度的激光雷达价格在一万元以上。

2、摄像头

SLAM所用到的摄像头又可以分为两种：一种是单目摄像头，也就是使用一个摄像头完成SLAM。这种方案的传感器简单，适用性强，但是实现的复杂度较高，而且单目摄像头在静态状态下无法测量距离，只有在运动状态下才能根据三角测量等原理感知距离。另一种就是双目摄像头，相比单目摄像头，这种方案无论是在运动状态下还是在静止状态下，都可以感知距离信息，但是两个摄像头的标定较为复杂，大量的图像数据也会导致运算量较大。

3、RGB-D摄像头

RGB-D摄像头是近年来兴起的一种新型传感器，不仅可以像摄像头一样获取环境的RGB图像信息，也可以通过红外结构光、Time-of-Flight等原理获取每个像素的深度信息。丰富的数据让RGB-D摄像头不仅可用于SLAM，还可用于图像处理、物体识别等多种应用；最重要的一点是，RGB-D摄像头成本较低，他也是目前室内服务机器人的主流传感器方案。常见的RGB-D摄像头有Kinect v1/v2、华硕Xtion Pro等。当然，RGB-D摄像头也存在诸如测量视野窄、盲区大、噪声大等缺点。