SLAM多年来一直是技术研究的主题。但随着计算机处理速度的大幅提高，以及照相机和激光测距仪等低成本传感器的可用性，SLAM现在在越来越多的领域被用于实际应用。

为了理解SLAM为什么重要，让我们来看看它的一些好处和应用示例。

大满贯的例子

考虑家用机器人吸尘器。如果没有SLAM，它只会在房间内随机移动，可能无法清洁整个地板表面。另外，这种方式消耗的电量过多，所以电池会用得更快。另一方面，拥有SLAM的机器人可以利用车轮转数等信息，以及来自摄像头和其他成像传感器的数据，来确定所需的运动量。这被称为定位。机器人还可以同时使用摄像头和其他传感器，创建周围障碍物的地图，避免对同一区域进行两次清洁。这就是所谓的地图绘制。

为了进一步了解前端处理组件，我们先来看看视觉SLAM和激光雷达SLAM——SLAM的两种不同方法。

视觉大满贯

顾名思义，视觉SLAM(或vSLAM)使用从相机和其他图像传感器获取的图像。视觉SLAM可以使用简单相机(广角相机、鱼眼相机和球形相机)、复眼相机(立体相机和多相机)和RGB-D相机(深度和ToF相机)。

视觉SLAM可以用相对便宜的相机以较低的成本实现。此外，由于相机提供了大量的信息，它们可以用来检测地标(之前测量过的位置)。地标检测还可以与基于图的优化相结合，实现SLAM实现的灵活性。

单目SLAM是指vSLAM使用单个相机作为唯一的传感器，这使得定义深度具有挑战性。这可以通过检测AR标记、棋盘格或图像中的其他已知物体进行定位，或者通过将摄像机信息与另一个传感器(如惯性测量单元(imu))融合来解决，imu可以测量速度和方向等物理量。与vSLAM相关的技术包括来自运动的结构(SfM)、视觉里程计和束调整。

视觉SLAM算法大致可以分为两类。稀疏方法匹配图像的特征点，并使用诸如PTAM和ORB-SLAM等算法。密集方法利用图像的整体亮度，使用DTAM、LSD-SLAM、DSO和SVO等算法。

激光雷达大满贯

光探测和测距(激光雷达)是一种主要使用激光传感器(或距离传感器)的方法。

与相机、ToF和其他传感器相比，激光的精度明显更高，并用于自动驾驶汽车和无人机等高速移动车辆的应用。激光传感器的输出值一般为2D (x, y)或3D (x, y, z)点云数据。激光传感器点云提供了高精度的距离测量，对于使用SLAM进行地图构建非常有效。一般情况下，通过匹配点云顺序估计运动。计算出的运动(行进距离)用于对车辆进行定位。对于激光雷达点云匹配，使用了迭代最近点(ICP)和正态分布变换(NDT)算法等配准算法。2D或3D点云图可以表示为网格图或体素图。

另一方面，点云在密度方面不像图像那样细致，并不总能提供足够的特征进行匹配。例如，在障碍物很少的地方，点云很难对齐，这可能会导致车辆位置的丢失。此外，点云匹配一般需要较高的处理能力，因此有必要对过程进行优化，以提高速度。由于这些挑战，自动驾驶汽车的定位可能涉及到融合其他测量结果，如车轮里程数、全球导航卫星系统(GNSS)和IMU数据。对于仓库机器人等应用，二维激光雷达大满贯通常使用，而SLAM使用3d激光雷达点云可用于无人机和自动驾驶。

SLAM的常见挑战

尽管SLAM被用于一些实际应用，但一些技术挑战阻止了更通用的采用。每一个都有一个对策，可以帮助克服障碍。

1.定位误差积累，造成与实际值的实质性偏差

SLAM估计顺序移动，其中包括一些误差幅度。随着时间的推移，误差会累积，导致与实际值的实质性偏差。它还可能导致地图数据崩溃或扭曲，使后续搜索变得困难。让我们以开车绕过一个方形通道为例。随着误差的积累，机器人的起点和终点不再匹配。这被称为闭环问题。像这样的姿态估计误差是不可避免的。检测闭环并决定如何纠正或抵消累积的误差是很重要的。

一个对策就是记住以前去过的地方的一些特征作为地标，把本地化错误降到最低。构造姿态图来帮助纠正这些错误。通过将误差最小化作为一个优化问题来解决，可以生成更精确的地图数据。这种优化在视觉SLAM中被称为束调整。

2.定位失败，地图上的位置丢失

图像和点云映射没有考虑机器人运动的特征。在某些情况下，这种方法可以生成不连续的位置估计。例如，一个计算结果显示，一个以1米/秒的速度移动的机器人突然向前跳了10米。这种定位失败可以通过使用恢复算法来防止，也可以通过将运动模型与多个传感器融合，根据传感器数据进行计算来防止。

有几种方法可以使用带有传感器融合的运动模型。一种常见的方法是使用卡尔曼滤波对本地化。由于大多数差动驱动机器人和四轮车辆一般使用非线性运动模型，扩展卡尔曼滤波器和粒子过滤器(蒙特卡洛定位)是常用的方法。在某些情况下，也可以使用更灵活的贝叶斯滤波器，如无气味的卡尔曼滤波器。一些常用的传感器是惯性测量装置，如IMU、姿态和航向参考系统或明显,惯性导航系统或INS，加速度计传感器，陀螺传感器和磁传感器)。安装在车辆上的车轮编码器通常用于里程表测量。

当本地化失败时，a对策恢复是通过记住一个地标作为一个关键帧从以前去过的地方。当搜索一个地标时，a特征提取Process的应用方式是它可以高速扫描。一些基于图像特征的方法包括特征袋(BoF)和视觉词袋(BoVW)。最近，深度学习被用于与特征之间的距离比较。

3.图像处理、点云处理、优化的计算成本高

在汽车硬件上实现SLAM时，计算成本是一个问题。计算通常在紧凑和低能量的嵌入式微处理器上执行，这些处理器的处理能力有限。为了实现精确的定位，执行是必不可少的图像处理以及高频率点云匹配。此外，闭环等优化计算是高计算过程。挑战在于如何在嵌入式微型计算机上执行这种计算成本很高的处理。

一个对策就是并行运行不同的进程。像特征提取这样的过程，是匹配过程的预处理，比较适合并行化。使用多核cpu进行处理，单指令多数据(SIMD)计算，以及嵌入式gpu在某些情况下可以进一步提高速度。此外，由于位姿图优化可以在一个相对较长的周期内执行，降低其优先级并定期执行这个过程也可以提高性能。

MATLAB^®提供了为目标系统实现SLAM应用程序的能力，并利用SLAM解决了许多已知技术挑战的对策。