机器人主流定位技术解读及优缺点分析

定位技术是机器人实现自主定位导航的最基本环节，是机器人在二维工作环境中相对于全局坐标的位置及其本身的姿态。目前SLAM （Simultaneous Localization and Mapping即时定位与地图构建）是业内主流的定位技术，有激光SLAM和视觉SLAM之分。

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什么是激光SLAM？

激光SLAM脱胎于早期的基于测距的定位方法(如超声和红外单点测距)。激光雷达(Light Detection And Ranging)的出现和普及使得测量更快更准，信息更丰富。激光雷达采集到的物体信息呈现出一系列分散的、具有准确角度和距离信息的点，被称为点云。通常，激光SLAM系统通过对不同时刻两片点云的匹配与比对，计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变，也就完成了对机器人自身的定位。

激光雷达距离测量比较准确，误差模型简单，在强光直射以外的环境中运行稳定，点云的处理也比较容易。同时，点云信息本身包含直接的几何关系，使得机器人的路径规划和导航变得直观。激光SLAM理论研究也相对成熟，落地产品更丰富。

什么是视觉SLAM？

眼睛是人类获取外界信息的主要来源，视觉SLAM也具有类似特点，它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为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已经不再是梦想。

通常，一个视觉SLAM系统由前端和后端组成。前端负责通过视觉增量式计算机器人的位姿，速度较快。后端，主要负责两个功能：

一是在出现回环(即判定机器人回到了之前访问过的地点附近)时，发现回环并修正两次访问中间各处的位置与姿态；

二是当前端跟踪丢失时，根据视觉的纹理信息对机器人进行重新定位。简单说，前端负责快速定位，后端负责较慢的地图维护。

视觉SLAM的优点是它所利用的丰富纹理信息。例如两块尺寸相同内容却不同的广告牌，基于点云的激光SLAM算法无法区别他们，而视觉则可以轻易分辨。这带来了重定位、场景分类上无可比拟的巨大优势。同时，视觉信息可以较为容易的被用来跟踪和预测场景中的动态目标，如行人、车辆等，对于在复杂动态场景中的应用这是至关重要的。第三，视觉的投影模型理论上可以让无限远处的物体都进入视觉画面中，在合理的配置下(如长基线的双目相机)可以进行很大尺度场景的定位与地图构建。

一直以来，业内对激光SLAM与视觉SLAM到底谁更胜一筹，谁是未来主流趋势都有自己的看法，以下将简单从几个方面进行对比。

应用场景

从应用场景来说，视觉SLAM 的应用场景要丰富很多。视觉SLAM 在室内外环境下均能开展工作，但是对光的依赖程度高，在暗处或者一些无纹理区域是无法进行工作的。而激光 SLAM 目前主要被应用在室内，用来进行地图构建和导航工作。

定位和地图构建精度

在静态且简单的环境中，激光SLAM定位总体来讲优于视觉SLAM，但在较大尺度且动态的环境中，视觉SLAM因为其具有的纹理信息，表现出更好的效果。在地图构建上，激光 SLAM精度较高，国内思岚科技的 RPLIDAR 系列构建的地图精度可达到 2cm 左右。而视觉SLAM，比如大家常见的，也用的非常多的深度摄像机 Kinect，（测距范围在 3-12m 之间），地图构建精度约 3cm；所以激光 SLAM 构建的地图精度一般来说比 视觉SLAM 高，且能直接用于定位导航。

易用性

激光 SLAM 和基于深度相机的 视觉SLAM 均是通过直接获取环境中的点云数据，根据生成的点云数据，测算哪里有障碍物以及障碍物的距离。但是基于单目、双目、鱼眼摄像机的 视觉SLAM 方案，则不能直接获得环境中的点云，而是形成灰色或彩色图像，需要通过不断移动自身的位置，通过提取、匹配特征点，利用三角测距的方法测算出障碍物的距离。

除了上面几点之外，在探测范围、运算强度、实时数据生成、地图累计误差等方面，激光 SLAM 和视觉 SLAM 也会存在一定的差距。

注：左为 Lidar SLAM，右为 视觉SLAM，数据来源：KITTI

可以明显看出，对于同一个场景，视觉SLAM 在后半程中出现了偏差，这是因为累积误差所引起的，所以 视觉SLAM 要进行回环检验。

总体来说，激光 SLAM 是目前比较成熟的机器人定位导航技术，而视觉 SLAM是未来研究的主流方向。未来，多传感器的融合是一种必然的趋势。取长补短，优势结合，为市场打造出真正好用的、易用的 SLAM 方案。