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編輯 | 56君 全文約2317，3圖, 閱讀約需6分鐘 ▼ 前言 SLAM應用領域廣泛，按其應用行業也可分為兩大類，即工業領域和商業領域。 工業用途主要集中在AGV領域，隨著製造業以及電商倉儲領域對柔性化搬運的需求不斷上升，將SLAM運用在AGV物流小車上，可以不用預先鋪設任何軌道，方便工廠生產線的升級改造和導航路線的變更，實時避障，環境適應能力強，同時能夠更好地實現多AGV小車的協調控制，藉此實現真正的自然導航，基於以上優勢，SLAM導航應用將越來越普遍。 ▼ 關於SLAM SLAM的英文全稱是 Simultaneous Localization and Mapping，中文稱作「同時定位與地圖創建」。 通常是指在機器人或其他載體上，通過對各種傳感器數據進行採集和計算，生成對其自身位置姿態的定位和場景地圖信息的系統。 SLAM技術對於機器人或其他智能體的行動和交互能力至為關鍵，因為它代表了這種能力的基礎：知道自己在哪裡，知道周圍環境如何，進而知道下一步該如何自主行動。 目前它的主要應用領域有：自動駕駛、服務型機器人、AGV、無人機、AR/VR等。 ▼ SLAM分類 目前用在SLAM上的傳感器主要分為這兩類，雷射SLAM(Lidar SLAM)和視覺SLAM(Visual SLAM,縮寫為V SLAM. ... 雷射SLAM 雷射SLAM採用2D或3D雷射雷達（也叫單線或多線雷射雷達），2D雷射雷達一般用於室內機器人上（如掃地機器人），而3D雷射雷達一般使用於無人駕駛領域。雷射雷達的出現和普及使得測量更快更準，信息更豐富。雷射雷達採集到的物體信息呈現出一系列分散的、具有準確角度和距離信息的點，被稱為點雲。 通常，雷射SLAM系統通過對不同時刻兩片點雲的匹配與比對，計算雷射雷達相對運動的距離和姿態的改變，也就完成了對機器人自身的定位。 雷射+SLAM產生的高精度地圖 雷射雷達測距比較準確，誤差模型簡單，在強光直射以外的環境中運行穩定，點雲的處理也比較容易。同時，點雲信息本身包含直接的幾何關係，使得機器人的路徑規劃和導航變得直觀。 雷射SLAM導航是目前機器人自主定位導航所使用的主流技術。雷射測距相比較於圖像和超聲波測距，具有良好的指向性和高度聚焦性，是目前最可靠、穩定的定位技術。 視覺SLAM 視覺SLAM可以從環境中獲取海量的、富於冗餘的紋理信息，擁有超強的場景辨識能力。早期的視覺SLAM基於濾波理論，其非線性的誤差模型和巨大的計算量成為了它實用落地的障礙。 近年來，隨著具有稀疏性的非線性優化理論(Bundle Adjustment)以及相機技術、計算性能的進步，實時運行的視覺SLAM落地已不再是難題。 ... 視覺 SLAM 地圖構建，圖片來源：百度 AI 視覺SLAM的優點是它所利用的豐富紋理信息。例如兩塊尺寸相同內容卻不同的廣告牌，基於點雲的雷射SLAM算法無法區別他們，而視覺則可以輕易分辨。這帶來了重定位、場景分類上無可比擬的巨大優勢。同時，視覺信息可以較為容易的被用來跟蹤和預測場景中的動態目標，如行人、車輛等，對於在複雜動態場景中的應用這是至關重要的。 ▼ 雷射SLAM和VSLAM比較 ... ▼ 應用場景 一、雷射SLAM導航技術運用領域 SLAM具有廣泛的應用範圍，其工業用途主要集中在AGV叉車領域。隨著製造業和電子商務倉儲領域對靈活處理的需求不斷增加，SLAM導航迎來了廣闊的市場。通過在AGV叉車上使用SLAM，可以消除預先鋪設任何軌道的需要，便於工廠生產線的升級和導航路線的改變，以避免實時障礙，具有強大的環境適應性強，更好地實現多臺AGV叉車的協調控制。 1、無人駕駛汽車： 2、叉車AGV:目前較多採用SLAM技術的國內代表品牌有昆船、機科、海康、上汽安吉物流、諾力、臺朔、今天國際、合力、杭叉、仙知、怡豐等 3、 AMR:目前較多採用SLAM技術的自主移動機器人代表品牌有：海康、極智嘉、仙知、馬路創新等 二、視覺SLAM導航應用 1、移動機器人自主導航：採用此類技術導航的企業有：海康機器人、馬路創新等 2、輔助駕駛 基於GPS定位精度較差（10m左右），無法準確定位具體車道線，而vSLAM定位精度可達厘米級。此外，在GPS無法工作的特殊場景（隧道，山洞等）下SLAM可以接管定位工作。 3、增強現實 SLAM可以在未知環境中定位自身方位並同時構建環境三維地圖, 從而保證疊加的虛擬與現實場景在幾何上的一致性（也就是讓虛擬物體看起來像是被「固定」住了一樣）。 4、三維重建 利用攝像機（單面、雙目、RGB-D等）掃描物體（小尺度）、場景（大尺度），獲得掃描物體或者場景的三維模型。 ▼ 未來 雷射SLAM和視覺SLAM各擅勝場，單獨使用都有其局限性，視覺在紋理豐富的動態環境中穩定工作，並能為雷射SLAM提供非常準確的點雲匹配，而雷射雷達提供的精確方向和距離信息在正確匹配的點雲上會發揮更大的威力。而在光照嚴重不足或紋理缺失的環境中，雷射SLAM的定位工作使得視覺可以藉助不多的信息進行場景記錄。目前迦智為適應環境需要，將雷射slam和視覺導航兩種技術進行融合。 雷射 SLAM 是目前比較成熟的定位導航方案，視覺 SLAM 是未來研究的一個主流方向。未來，多傳感器的融合是一種必然的趨勢，融合使用則可能具有巨大的取長補短的潛力。

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