最近小編被問到什么是SLAM方法，咦，這是什么黑科技，小編我還沒來得及研究呢。還好艾吉威有高能研發(fā)團，他們一定知道，于是小編轉(zhuǎn)而求助艾吉威研發(fā)工程師，邀請他們?yōu)榇蠹掖鹨山饣?。關于SLAM，請參考艾吉威研發(fā)工程師姜工的見解。

1.什么是SLAM
　　Slam(Simultaneous Localization And Mapping,同時定位和建圖)，即利用傳感器來進行機器人的自身定位以及對周圍環(huán)境的建圖。當機器人來到一個陌生的環(huán)境中時，它需要迅速的建立自身與環(huán)境的關系，“我現(xiàn)在在哪里？”“我要去哪里？”“我從哪里來？”，“我現(xiàn)在要干什么？”“我現(xiàn)在看到的世界是什么樣子？”“我能在已有的抽象世界中定位我的位置嗎？”等一系列問題，依據(jù)這些問題，機器人能完美的做出回答即是SLAM方法需要解決的。

2.SLAM方法實現(xiàn)的4要素
　　SLAM方法在實現(xiàn)的時候主要要考慮以下4個方面：
1. 地圖表示問題，這個需要根據(jù)實際場景需求去抉擇。
2. 信息感知問題，需要考慮如何全面的感知外界環(huán)境，一般SLAM使用外界環(huán)境感知傳感器分為視覺導航傳感器，如攝像機，激光導航傳感器，如激光掃描儀。
3. 數(shù)據(jù)關聯(lián)問題，不同的傳感器的數(shù)據(jù)類型、時間戳、坐標系表達方式各有不同，需要統(tǒng)一處理。
4. 定位與構(gòu)圖問題，就是指怎么實現(xiàn)位姿估計和建模，這里面涉及到很多數(shù)學問題，物理模型建立，狀態(tài)估計和優(yōu)化等。

3.SLAM分類

　　SLAM大概可分為激光SLAM（也分2D和3D）和視覺SLAM兩大類。

　　關于激光SLAM 2D， 就是SLAM定位時，僅用單線激光傳感器，在激光傳感器掃描的這一個平面上進行二維定位，在獲取精密的二維定位后，在此基礎上解算三維激光點云，成為一個完整的空間三維數(shù)據(jù)。

　　同理，激光SLAM 3D，就是要用三維激光傳感器，獲取三維數(shù)據(jù)，然后通過三維數(shù)據(jù)的特征點匹配進行定位，然后在三維定位基礎上，來計算和匹配完整的三維數(shù)據(jù)，最后得到其位姿。

　　關于視覺SLAM系統(tǒng)主要分為四個模塊：攝像頭、后端、建圖、回環(huán)檢測。其過程為，視覺SLAM靠一個攝像頭來感知周圍的世界并評估自身的位姿，它需要利用視覺里程計來通過相鄰兩張相片計算姿態(tài)參數(shù)估算距離角度以及恢復圖像上各點的位置，由于有累積誤差需要后端優(yōu)化，對于周圍環(huán)境的感知需要地圖構(gòu)建并配準，然后需要回環(huán)檢測計算閉合誤差并修正，最后得到準確的機器人位姿。

4.SLAM的未來

　　SLAM將來的發(fā)展趨勢有兩大類：一是朝輕量級、小型化方向發(fā)展，讓SLAM能夠在嵌入式或手機等小型設備上良好運行，然后考慮以它為底層功能的應用。因為在絕大多數(shù)場合中，真正目的都是實現(xiàn)機器人、AR/VR設備的功能，比如說運動、導航、教學、娛樂，而SLAM是為上層應用提供自身的一個位姿估計。在這些應用中，我們不希望SLAM占用所有計算資源，所以對SLAM的小型化和輕量化有非常強烈的需求。另一方面則是利用高性能計算設備，實現(xiàn)精密的三維重建、場景理解等功能。在這些應用中，我們的目的是完美地重建場景，而對于計算資源和設備的便攜性則沒有多大限制。