SLAM多年来一直是技术研究的主题。但是，随着计算机处理速度的大幅提高以及摄像机和激光测距仪等低成本传感器的可用性，SLAM现在被用于越来越多领域的实际应用。

为了理解为什么SLAM如此重要，让我们看看它的一些好处和应用示例。

大满贯的例子

考虑家用机器人的真空度。如果没有SLAM，它将在房间内随机移动，可能无法清洁整个地板表面。此外，这种方法会消耗过多的电量，因此电池会更快地耗尽。另一方面，具有SLAM的机器人可以使用诸如车轮转数和来自摄像机和其他成像传感器的数据等信息来确定所需的移动量。这就是所谓的本地化。机器人还可以同时使用摄像头和其他传感器创建周围障碍物的地图，避免两次清洁同一区域。这称为映射。

SLAM在许多其他应用中都很有用，比如引导移动机器人编队在仓库中安排货架，在空的地方停放自动驾驶汽车，或者在未知环境中通过导航无人机投递包裹。MATLAB和Simu金宝applink提供SLAM算法、功能和分析工具开发各种应用程序。您可以实现同步定位和映射以及其他任务，如传感器融合、目标跟踪、，路径规划和路径跟踪．

要了解有关前端处理组件的更多信息，让我们看一下视觉SLAM和激光雷达SLAM–两种不同的SLAM方法。

视觉大满贯

顾名思义，视觉SLAM(或vSLAM)使用从相机和其他图像传感器获取的图像。视觉SLAM可以使用简单相机(广角、鱼眼和球形相机)、复眼相机(立体和多相机)和RGB-D相机(深度和ToF相机)。

视觉SLAM可以通过相对便宜的摄像机以较低的成本实现。此外，由于相机提供了大量的信息，它们可以用来检测地标(以前测量的位置)。地标检测还可以与基于图的优化相结合，实现SLAM实现的灵活性。

单目SLAM是指vSLAM使用单个相机作为唯一传感器，这使得定义深度具有挑战性。这可以通过检测AR标记、棋盘或图像中的其他已知物体进行定位，或者通过将摄像机信息与另一个传感器(如惯性测量单元(IMUs))融合来解决，惯性测量单元可以测量速度和方向等物理量。与vSLAM相关的技术包括运动结构(SfM)、视觉里程测量和束调整。

视觉SLAM算法可以大致分为两类稀疏方法匹配图像的特征点，使用的算法如PTAM和ORB-SLAM。密集方法使用图像的整体亮度，并使用DTAM、LSD-SLAM、DSO和SVO等算法。

激光雷达SLAM

光探测及测距(激光雷达)是一种主要使用激光传感器(或距离传感器)的方法。

与相机、ToF和其他传感器相比，激光的精度要高得多，适用于自动驾驶汽车和无人机等高速行驶车辆。激光传感器的输出值一般为2D (x, y)或3D (x, y, z)点云数据。激光传感器点云提供高精度的距离测量，并非常有效地用于SLAM地图构建。一般情况下，通过匹配点云来估计运动。计算的运动(移动距离)用于定位车辆。激光雷达点云匹配采用迭代最近点(ICP)算法和正态分布变换(NDT)算法。二维或三维点云图可以表示为网格图或体素图。

另一方面，点云在密度方面不如图像详细，并且不总是提供足够的特征进行匹配。例如，在障碍物较少的地方，很难对齐点云，这可能会导致丢失车辆位置的跟踪。此外，点云匹配通常需要高处理能力，因此有必要优化流程以提高速度。由于这些挑战，自主车辆的定位可能涉及融合其他测量结果，如车轮里程计、全球导航卫星系统（GNSS）和IMU数据。对于仓库机器人等应用，二维激光雷达大满贯常用，而利用三维激光雷达点云进行SLAM可用于无人机和自动停车。

大满贯的共同挑战

尽管SLAM用于一些实际应用，但一些技术挑战阻碍了更广泛的应用。每个人都有帮助克服障碍的对策。

1.定位误差累积，导致与实际值的巨大偏差

SLAM估计序列运动，其中包括一些误差范围。随着时间的推移，误差累积，导致与实际值的严重偏差。它还可能导致地图数据崩溃或扭曲，使后续搜索变得困难。让我们举一个绕着方形通道行驶的例子。随着误差的累积，机器人的起点和终点不再匹配。这称为循环闭包问题。像这样的姿态估计误差是不可避免的。检测循环闭合并确定如何纠正或消除累积错误非常重要。

一个对策就是记住以前访问过的地方的一些特征作为地标，并尽量减少本地化错误。构造姿态图来帮助纠正错误。将误差最小化问题作为优化问题来解决，可以生成更精确的地图数据。这种优化在视觉SLAM中称为束调整。

2.定位失败，地图上的位置丢失

图像和点云映射不考虑机器人的运动特征。在某些情况下，这种方法可以产生不连续的位置估计。例如，计算结果显示，一个移动速度为1m /s的机器人突然向前跳了10米。采用恢复算法或多传感器融合运动模型，根据传感器数据进行计算，都可以避免这种定位故障。

有几种方法可以使用带有传感器融合的运动模型。常用的方法是使用卡尔曼滤波对本地化。由于大多数差动驱动机器人和四轮车辆通常使用非线性运动模型，扩展卡尔曼滤波器和粒子过滤器(蒙特卡罗定位)是常用的方法。在某些情况下，也可以使用更灵活的贝叶斯滤波器，如无迹卡尔曼滤波器。一些常用的传感器是惯性测量设备，如IMU，姿态和航向参考系统或明显惯性导航系统(INS)、加速度计传感器、陀螺传感器和磁传感器)。附在车辆上的车轮编码器常用于里程计。

当本地化失败时，a对策恢复是通过记住一个地标作为一个关键框架从以前访问过的地方。搜索地标时，a特征提取该过程的应用方式是可以高速扫描。一些基于图像特征的方法包括特征袋（BoF）和视觉单词袋（BoVW）。最近，深度学习用于与特征的距离比较。

3.图像处理、点云处理和优化的计算成本高

在车辆硬件上实现SLAM时，计算成本是一个问题。计算通常是在具有有限处理能力的紧凑和低能耗嵌入式微处理器上进行的。为了实现准确的定位，执行是必不可少的图像处理以及高频率点云匹配。此外，优化计算，如环路闭合是高计算过程。挑战在于如何在嵌入式微型计算机上执行如此昂贵的计算处理。

一个对策是并行运行不同的进程。特征提取是匹配过程的预处理，比较适合并行化处理。在某些情况下，使用多核cpu进行处理、单指令多数据(SIMD)计算和嵌入式gpu可以进一步提高速度。此外，由于姿态图优化可以在一个相对较长的周期内执行，因此降低其优先级并定期执行该过程也可以提高性能。

MATLAB^®为您的目标系统提供实现SLAM应用程序的功能，并解决使用SLAM解决已知技术挑战的许多对策。

1. SLAM前端的传感器信号和图像处理
   • 采用二维和三维激光雷达处理和扫描匹配导航工具箱™
   • 图像特征提取与识别三维激光雷达点云处理使用计算机视觉工具箱™
   • 图像分类使用包的功能，一袋视觉文字
   • 基于小波变换的目标检测与语义分割深度学习
   • 地图生成与三维激光雷达点云使用自动驾驶工具箱™
   • 基于传感器融合的定位和多目标跟踪传感器融合与跟踪工具箱™
2. SLAM后端的2D / 3D姿态图
   • 使用导航工具箱生成2D / 3D姿势图
   • 优化姿势图基于节点和边约束
   • 束调整使用计算机视觉工具箱
3. 占用网格与SLAM地图构建应用
   • 从MATLAB工作空间或rosbag文件导入激光雷达数据，并创建占用网格
   • 查找和修改回路闭合，并将地图导出为用于路径规划的占用栅格
4. 使用来自SLAM算法的输出图路径规划和控制
   • 实现路径规划算法，如RRT或混合一个*使用导航工具
   • 发送控制命令到按照规划的路径避开障碍物
5. 通过并行使用，加速计算密集型处理，如与图像处理相关的处理并行计算工具箱™
6. 部署独立的ROS节点，并与MATLAB和Simulink中支持ROS的机器人通信金宝app^®使用ROS工具箱
7. 将在MATLAB和Simulink中开发的图像处理和导航算法部署到嵌入式微处理器上，使用金宝appMATLAB编码器™和GPU编码器™