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激光 SLAM與VSLAM,最穩(wěn)定、最主流的定位導(dǎo)航方法誰主沉浮?

發(fā)布時(shí)間:2017-09-29 責(zé)任編輯:lina

【導(dǎo)讀】SLAM(同步定位與地圖構(gòu)建),是指運(yùn)動(dòng)物體根據(jù)傳感器的信息,一邊計(jì)算自身位置,一邊構(gòu)建環(huán)境地圖的過程,解決機(jī)器人等在未知環(huán)境下運(yùn)動(dòng)時(shí)的定位與地圖構(gòu)建問題。目前,SLAM 的主要應(yīng)用于機(jī)器人、無人機(jī)、無人駕駛、AR、VR 等領(lǐng)域。其用途包括傳感器自身的定位,以及后續(xù)的路徑規(guī)劃、運(yùn)動(dòng)性能、場景理解。

由于傳感器種類和安裝方式的不同,SLAM 的實(shí)現(xiàn)方式和難度會有一定的差異。按傳感器來分,SLAM 主要分為激光 SLAM 和 VSLAM 兩大類。其中,激光 SLAM 比 VSLAM 起步早,在理論、技術(shù)和產(chǎn)品落地上都相對成熟。基于視覺的 SLAM 方案目前主要有兩種實(shí)現(xiàn)路徑,一種是基于 RGBD 的深度攝像機(jī),比如 Kinect;還有一種就是基于單目、雙目或者魚眼攝像頭的。VSLAM 目前尚處于進(jìn)一步研發(fā)和應(yīng)用場景拓展、產(chǎn)品逐漸落地階段。

激光 SLAM:早在 2005 年的時(shí)候,激光 SLAM 就已經(jīng)被研究的比較透徹,框架也已初步確定。激光 SLAM,是目前最穩(wěn)定、最主流的定位導(dǎo)航方。

激光 SLAM 地圖構(gòu)建
VSLAM(基于視覺的定位與建圖):隨著計(jì)算機(jī)視覺的迅速發(fā)展,視覺 SLAM 因?yàn)樾畔⒘看螅m用范圍廣等優(yōu)點(diǎn)受到廣泛關(guān)注。
(1)基于深度攝像機(jī)的 Vslam,跟激光 SLAM 類似,通過收集到的點(diǎn)云數(shù)據(jù),能直接計(jì)算障礙物距離;
(2)基于單目、魚眼相機(jī)的 VSLAM 方案,利用多幀圖像來估計(jì)自身的位姿變化,再通過累計(jì)位姿變化來計(jì)算距離物體的距離,并進(jìn)行定位與地圖構(gòu)建;

視覺 SLAM 地圖構(gòu)建,圖片來源:百度 AI
 
一直以來,不管是產(chǎn)業(yè)界還是學(xué)術(shù)界,對激光 SLAM 和 VSLAM 到底誰更勝一籌,誰是未來的主流趨勢這一問題,都有自己的看法和見解。下面就簡單從幾個(gè)方面對比了一下激光 SLAM 和 VSLAM。

成本
不管是 Sick,北洋,還是 Velodyne,價(jià)格從幾萬到幾十萬不等,成本相對來說比較高,但目前國內(nèi)也有低成本激光雷達(dá)(RPLIDAR)解決方案。VSLAM 主要是通過攝像頭來采集數(shù)據(jù)信息,跟激光雷達(dá)一對比,攝像頭的成本顯然要低很多。但激光雷達(dá)能更高精度的測出障礙點(diǎn)的角度和距離,方便定位導(dǎo)航。

應(yīng)用場景
從應(yīng)用場景來說,VSLAM 的應(yīng)用場景要豐富很多。VSLAM 在室內(nèi)外環(huán)境下均能開展工作,但是對光的依賴程度高,在暗處或者一些無紋理區(qū)域是無法進(jìn)行工作的。而激光 SLAM 目前主要被應(yīng)用在室內(nèi),用來進(jìn)行地圖構(gòu)建和導(dǎo)航工作。

地圖精度
激光 SLAM 在構(gòu)建地圖的時(shí)候,精度較高,思嵐科技的 RPLIDAR 系列構(gòu)建的地圖精度可達(dá)到 2cm 左右;VSLAM,比如常見的,大家也用的非常多的深度攝像機(jī) Kinect,(測距范圍在 3-12m 之間),地圖構(gòu)建精度約 3cm;所以激光 SLAM 構(gòu)建的地圖精度一般來說比 VSLAM 高,且能直接用于定位導(dǎo)航。

易用性
激光 SLAM 和基于深度相機(jī)的 VSLAM 均是通過直接獲取環(huán)境中的點(diǎn)云數(shù)據(jù),根據(jù)生成的點(diǎn)云數(shù)據(jù),測算哪里有障礙物以及障礙物的距離。但是基于單目、雙目、魚眼攝像機(jī)的 VSLAM 方案,則不能直接獲得環(huán)境中的點(diǎn)云,而是形成灰色或彩色圖像,需要通過不斷移動(dòng)自身的位置,通過提取、匹配特征點(diǎn),利用三角測距的方法測算出障礙物的距離。

安裝方式
雷達(dá)最先開始應(yīng)用于軍事行業(yè),后來逐漸民用。被大家廣泛知曉最先應(yīng)該是從谷歌的無人車上所知道的。當(dāng)時(shí) Velodyne 雷達(dá)體積、重量都較大,應(yīng)用到一些實(shí)際場景中顯然不適合。比如無人機(jī)、AR、VR 這種,本身體積就很小,再搭載大體積的激光雷達(dá)的話,根本無法使用,也影響美感和性能。所以 VSLAM 的出現(xiàn),利用攝像頭測距,彌補(bǔ)了激光雷達(dá)的這一缺點(diǎn),安裝方式可以隨著場景的不同實(shí)現(xiàn)多元化。

其他
除了上面幾點(diǎn)之外,在探測范圍、運(yùn)算強(qiáng)度、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)生成、地圖累計(jì)誤差等方面,激光 SLAM 和視覺 SLAM 也會存在一定的差距。 比如:
注:左為 Lidar SLAM,右為 VSLAM,數(shù)據(jù)來源:KITTI 可以明顯看出,對于同一個(gè)場景,VSLAM 在后半程中出現(xiàn)了偏差,這是因?yàn)槔鄯e誤差所引起的,所以 VSLAM 要進(jìn)行回環(huán)檢驗(yàn)。
激光 SLAM 是目前比較成熟的定位導(dǎo)航方案,視覺 SLAM 是未來研究的一個(gè)主流方向。所以,未來,多傳感器的融合是一種必然的趨勢。取長補(bǔ)短,優(yōu)勢結(jié)合,為市場打造出真正好用的、易用的 SLAM 方案。
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