SLAM技術(shù)在機(jī)器人中的應(yīng)用與AR領(lǐng)域有什么不同？

近年來(lái)，隨著機(jī)器人、無(wú)人駕駛、AR等行業(yè)的興起，SLAM熱度持續(xù)攀升，對(duì)于SLAM技術(shù)的關(guān)注除了學(xué)術(shù)界，在相關(guān)產(chǎn)品的帶動(dòng)下，大眾對(duì)于SLAM的關(guān)注度也在逐年遞增。根據(jù)百度的搜索指數(shù)來(lái)看，2011年至2019年，SLAM一詞的搜索熱度就一直處于穩(wěn)步增長(zhǎng)狀態(tài)。

SLAM搜索熱度（來(lái)源百度指數(shù)）

SLAM意為“即時(shí)定位與地圖構(gòu)建”，它是指運(yùn)動(dòng)物體根據(jù)傳感器的信息，一邊計(jì)算自身位置，一邊構(gòu)建環(huán)境地圖的過(guò)程，目前，SLAM在機(jī)器人、無(wú)人駕駛、AR等領(lǐng)域扮演了重要角色。

先拿掃地機(jī)器人來(lái)說(shuō)，它是機(jī)器人里最早用到SLAM技術(shù)的，國(guó)內(nèi)的科沃斯、米家、嵐豹等掃地機(jī)器人均采用了SLAM算法結(jié)合激光雷達(dá)或攝像頭，讓掃地機(jī)器人能識(shí)別周圍環(huán)境，高效繪制室內(nèi)地圖，做到自主避障、路徑規(guī)劃等高級(jí)任務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)房間內(nèi)的智能清掃。而沒(méi)有定位導(dǎo)航功能的掃地機(jī)就如同一只無(wú)頭蒼蠅一般，只會(huì)走直線，只有在碰到物體時(shí)才會(huì)轉(zhuǎn)向，以至于效率非常低下，并且有些地方也無(wú)法清潔到，而擁有自主定位導(dǎo)航的掃地機(jī)器人，在開(kāi)啟清掃后，只需轉(zhuǎn)幾個(gè)圈圈的時(shí)間，就能毫厘不差的刻畫(huà)家庭環(huán)境構(gòu)造和家具分布。清掃時(shí)掃地機(jī)會(huì)先沿邊清掃出一片區(qū)域，在分區(qū)內(nèi)以弓字形的路徑走出工整的路線，邊掃邊建圖，通過(guò)一個(gè)個(gè)分區(qū)的形式將家里每個(gè)地方都清掃覆蓋到，最終形成家中的完整地圖。

嵐豹掃地機(jī)在家中最終形成的完整地圖

當(dāng)然，在機(jī)器人領(lǐng)域，SLAM技術(shù)不僅僅可以應(yīng)用到掃地機(jī)器人中，它還有很多應(yīng)用實(shí)例，例如酒店服務(wù)、自動(dòng)送餐、兒童陪伴、智能引導(dǎo)、智能倉(cāng)儲(chǔ)等等。

除此之外，SLAM技術(shù)在無(wú)人駕駛領(lǐng)域也異?；馃幔瑥脑砩蟻?lái)說(shuō)，無(wú)人駕駛汽車其實(shí)也屬于移動(dòng)機(jī)器人。近年來(lái)，Google、Uber、百度等企業(yè)都在加速研發(fā)的無(wú)人車相信大家并不陌生，隨著城市物聯(lián)網(wǎng)和智能系統(tǒng)的完善，無(wú)人駕駛必是大勢(shì)所趨。無(wú)人駕駛主要是利用激光雷達(dá)作為核心傳感器，來(lái)獲取地圖數(shù)據(jù)，并構(gòu)建地圖，規(guī)避路程中遇到的障礙物，實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃。與SLAM技術(shù)在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用類似，只是相比較于SLAM在機(jī)器人中的應(yīng)用，無(wú)人駕駛的激光雷達(dá)要求和成本高于機(jī)器人。

有別于SLAM在機(jī)器人、無(wú)人駕駛中的應(yīng)用，在AR領(lǐng)域則有很多不同。通過(guò)SLAM技術(shù)的實(shí)時(shí)定位，可以將虛擬的信息應(yīng)用到真實(shí)世界，真實(shí)的環(huán)境和虛擬的物體實(shí)時(shí)的疊加在同一個(gè)畫(huà)面或空間，這一畫(huà)面的實(shí)現(xiàn)，離不開(kāi)SLAM技術(shù)，雖然在AR行業(yè)中也有一些可替代技術(shù)，但SLAM技術(shù)目前仍是最為理想的定位導(dǎo)航技術(shù)。

相比較于SLAM在機(jī)器人及無(wú)人駕駛上的應(yīng)用，在AR中，一般更關(guān)注于局部的精度，要求恢復(fù)的相機(jī)運(yùn)動(dòng)避免出現(xiàn)漂移、抖動(dòng)，這樣疊加的虛擬物體才能看起來(lái)與現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景真實(shí)的融合在一起。但在機(jī)器人及無(wú)人駕駛上，一般更關(guān)注于全局的精度，需要恢復(fù)的整條運(yùn)動(dòng)軌跡不能產(chǎn)生累計(jì)誤差，循環(huán)回路要能閉合，而在某個(gè)局部的漂移、抖動(dòng)等問(wèn)題往往對(duì)機(jī)器人應(yīng)用來(lái)說(shuō)影響不大。另外，在AR上對(duì)硬件的體積、功率、成本等問(wèn)題比機(jī)器人更敏感，比如機(jī)器人上可以配置魚(yú)眼、雙目或深度攝像頭、高性能CPU等硬件來(lái)降低SLAM的難度，而AR應(yīng)用更傾向于采用更為高效、魯邦的算法達(dá)到需求。

在不同的應(yīng)用領(lǐng)域，SLAM技術(shù)都扮演了非常重要的角色，它的出現(xiàn)讓真正的智能移動(dòng)機(jī)器人觸手可及，讓無(wú)人機(jī)將不再依賴于色塊識(shí)別，讓虛擬的世界更加“真實(shí)”...。