SLAM：機(jī)器人如何在未知地形環(huán)境中進(jìn)行導(dǎo)航

作者： Aswin S Babu

設(shè)想一下，當(dāng)我們困在一個陌生的沙漠中時，所面臨的艱巨任務(wù)是尋找一條安全之路。長期以來，在陌生地形中導(dǎo)航一直是人類和機(jī)器人共同面臨的難題。用于機(jī)器人或自動駕駛汽車的傳統(tǒng)導(dǎo)航方法需要預(yù)先準(zhǔn)備好的地圖，但在未知地區(qū)，如果不穿越該區(qū)域，就不可能獲得這樣的地圖。這是機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域的一個典型難題，通常被稱為“雞和蛋”的問題。機(jī)器人如何在沒有地圖的情況下在未知環(huán)境中導(dǎo)航，又如何在沒有事先導(dǎo)航環(huán)境的情況下繪制地圖？

這就是同步定位和繪圖 (SLAM) 概念的用武之地。SLAM 由 Hugh Durrant-Whyte 和 John J. Leonard 等研究人員開發(fā)，是一種能讓機(jī)器人自主導(dǎo)航并實(shí)時繪制未知環(huán)境地圖的技術(shù)。SLAM 使機(jī)器人能夠繪制其周圍環(huán)境的地圖，同時確定自己在地圖中的位置，而不是依賴于已經(jīng)存在的地圖。SLAM 的核心包括兩個主要過程：繪圖和定位。繪圖是指創(chuàng)建環(huán)境的空間表示，而定位則是確定機(jī)器人在地圖中的位置。這兩個過程相互交織，機(jī)器人根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)不斷更新地圖，并相應(yīng)地調(diào)整其估計的位置。

要實(shí)現(xiàn) SLAM 會涉及多個關(guān)鍵步驟，每個步驟在整個過程中都起著至關(guān)重要的作用。這些步驟包括地標(biāo)提取、數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、狀態(tài)估計和更新。地標(biāo)提取包括識別環(huán)境中可用作測繪和定位參考點(diǎn)的明顯特征或地標(biāo)。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)包括將傳感器測量值與地圖中的特征進(jìn)行匹配，而狀態(tài)估計則包括根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)估計機(jī)器人的位置和方向。最后，更新過程包括根據(jù)新的傳感器測量結(jié)果完善地圖和估計位置。

決定 SLAM 效果的關(guān)鍵因素之一是所用傳感器類型。不同傳感器提供的精度和信息水平各不相同，會影響所生成的地圖和定位估算的質(zhì)量。例如，視覺 SLAM (vSLAM) 用攝像頭作為主要傳感器，允許機(jī)器人從周圍環(huán)境中提取視覺信息。這些視覺信息包括邊緣、拐角和紋理等特征，它們可用作繪制地圖和定位時的地標(biāo)。此外，攝像頭還能提供豐富的語義信息，有助于完成物體檢測和識別等任務(wù)。另一方面，基于 LIDAR 的 SLAM 技術(shù)使用 LiDAR 傳感器（如 [SparkFun]的 [SLAMTEC SEN-15870]）發(fā)射激光束來測量環(huán)境中物體的距離。LiDAR 傳感器具有高精度和高準(zhǔn)確度，非常適合繪制具有復(fù)雜幾何形狀的環(huán)境。不過，LiDAR 傳感器可能價格昂貴且計算密集，可能會限制其在某些應(yīng)用場景中的適用性。

根據(jù)所使用的攝像頭類型，vSLAM 分為多個子類。其中包括單目 SLAM、立體 SLAM 和 RGB-D SLAM。單目 SLAM 使用單個攝像頭來估計機(jī)器人的運(yùn)動和環(huán)境結(jié)構(gòu)。立體 SLAM 利用立體攝像機(jī)設(shè)置，其中包括兩個相距已知基線距離的攝像機(jī)。這種設(shè)置可以對視覺特征進(jìn)行三角測量，從而提高深度估計和繪圖精度。最后，RGB-D SLAM 將傳統(tǒng)的 RGB 攝像頭與深度傳感器（如 Microsoft Kinect 或 [Intel] [RealSense 攝像頭]）相結(jié)合。這種額外的深度信息可實(shí)現(xiàn)更精確的 3D 繪圖和定位。

根據(jù)成本、計算復(fù)雜性和環(huán)境條件等因素，vSLAM 的每個子類都有自己的優(yōu)勢和局限性。例如，單目 SLAM 因其簡單和低成本而被廣泛使用。但是，這種技術(shù)存在尺度模糊的問題，因?yàn)樗鼰o法直接估計環(huán)境尺度。立體 SLAM 利用視覺特征的三角測量來估計深度和尺度，從而解決了這一問題。同時，RGB-D SLAM 由于結(jié)合了 RGB 圖像和深度信息，因此具有最高的精度和細(xì)節(jié)。

除了在機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用，SLAM 在各行各業(yè)的實(shí)際運(yùn)營中也有大量應(yīng)用。在機(jī)器人學(xué)中，SLAM 使機(jī)器人能夠自主導(dǎo)航和探索如倉庫、工廠和災(zāi)區(qū)等動態(tài)環(huán)境。在自動駕駛汽車中，SLAM 可用于創(chuàng)建高清晰度的道路地圖，并在這些地圖中定位車輛。SLAM 還可應(yīng)用于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí) (AR) 和虛擬現(xiàn)實(shí) (VR)，通過將虛擬對象疊加到實(shí)際環(huán)境中，創(chuàng)造出身臨其境的體驗(yàn)。

盡管 SLAM 有很多優(yōu)點(diǎn)，但也并非沒有缺點(diǎn)。SLAM 的主要挑戰(zhàn)之一是傳感器數(shù)據(jù)處理和地圖實(shí)時更新所涉及的復(fù)雜計算。這在數(shù)據(jù)量大或計算資源有限的環(huán)境中尤其具有挑戰(zhàn)性。此外，SLAM 在很大程度上依賴于環(huán)境中明顯的特征和地標(biāo)。在地形均勻或無特征的環(huán)境中，SLAM 可能難以創(chuàng)建精確的地圖或有效地定位機(jī)器人。

總之，同步定位和繪圖 (SLAM) 是一種強(qiáng)大的技術(shù)，可使機(jī)器人自主導(dǎo)航并實(shí)時繪制未知環(huán)境的地圖。通過將繪圖和定位結(jié)合到一個過程中，SLAM 使機(jī)器人能夠在沒有事先知識或已有地圖的情況下探索和了解周圍環(huán)境。雖然 SLAM 有其自身的一系列挑戰(zhàn)和局限性，但其應(yīng)用領(lǐng)域廣泛多樣，橫跨機(jī)器人、自動駕駛汽車、AR 和 VR 等行業(yè)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，SLAM 在塑造機(jī)器人和自動化的未來方面發(fā)揮著越來越重要的作用。

審核編輯 黃宇