扫地机器人自主移动的秘密！聊聊SLAM技术！

最近笔者想买一个扫地机器人，在网上对比了一些机器人，发现高端的类似戴森，irobort这类高端机器人，都会有个技术叫SLAM。

文：e-works胡中扬

SLAM (simultaneous localization and mapping)，即时定位与地图构建。这个问题可以描述为：机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现机器人的自主定位和导航。

 我们可以看一个SLAM技术案例：

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这是Dyson 360 Eye™的机器人智能规划路径的一个示意图，吸尘机器人结合精360 度全景摄像头，随时识别当前位置、已清洁区域和未清洁区域。摄像头每秒可完成摄影 30 帧，帮助机器人有效把握周围环境。随后，机器人便可制订详细的地面计划，智能且系统性地完成在室内的导航行进，同时通过 SLAM追踪自身方位，从而获知自身所在区域及未清扫区域，并且利用红外传感器探测障碍物方位。

在介绍了这个小示例后，大家应该初步了解SLAM技术的作用了。是的，它就是咱们无人驾驶技术的灵魂。就像是手机芯片和ARM架构的关系一样，各种机器人的定位，都需要用到这个技术。但是由于这个技术的入门门槛很高，中文的资料又少得可怜，所以国内研究这个技术的专业人员不多，所以还没有普及。

基于SLAM的基础理论上，外加传感器、建图、回环检测和一些更高级别的发展方向，构成了一个完整的SLAM体系。

1

基本理论

SLAM的基本理论是指它所采用的数学模型，不同的数学模型决定了数据处理的方法。 不同的数学模型有各种的适用场景和优缺点。比如卡尔曼滤波器，优点在于理论非常成熟，缺点在于不适用于动态的场合和运行资源消耗。 

2

传感器

SLAM研究中经常使用许多不同型号的传感器来获得地图数据。这些数据带一些误差。例如测量从a到b的距离，不同传感器可能测出来的距离会有一些微小差距，因此SLAM算法本身必须要有效的处理这些测量误差。这些传感器可以是光学的，也可以是声呐的，比如单波束或者激光测距仪、3D声呐传感器以及一个或多个普通摄像头。

从2005年，摄像机，照相机的普及开始，可视化SLAM的研究开始迅速发展。新近的方法使用了准光学的无线测距法，同时把三角测距法等几何方法应用于SLAM中，用以消除微弱无线信号对测量的影响。

3

建图

传感器的结果会作为定位算法的输入。由几何知识可知，对于n维的定位问题，任何传感输出必须包含至少一个多点定位和（n+1）个判别方程。为了算出结果，有关于在绝对或相对的循环和镜像坐标系统下得到的结果的先验知识也是必要的。

4

回环检测

回环检测，是指机器人识别曾到达场景的能力。如果检测成功，可以显著地减小累积误差。 

回环检测也可以建成一个模型识别问题，所以你也可以使用各种机器学习的方法来做，比如什么决策树/SVM，也可以试试Deep Learning。不过实际当中要求实时检测，没有那么多时间让你训练分类器。所以SLAM更侧重在线的学习方法。

SLAM运用的几个方面：

• VR/AR 方面，根据 SLAM 得到地图和当前视角对叠加虚拟物体做相应渲染，这样做可以使得叠加的虚拟物体看起来比较真实，没有违和感；

• 无人机领域，SLAM可以构建局部地图，辅助无人机进行自主避障、规划路径；

• 无人驾驶领域， SLAM 技术可以提供视觉里程计功能，然后跟其他的定位方式融合；

• 机器人定位导航领域，SLAM 可以用于生成环境的地图。基于这个地图，机器人执行路径规划、自主探索、导航等任务。

希望本篇的简单介绍对各位了解SLAM技术有所帮助！

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