SLAM是多年来的技术研究课题。但是，随着计算机处理速度的大幅提高和低成本传感器(如照相机和激光测距仪)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

考虑家用机器人吸尘器。如果没有SLAM，它只会在房间内随机移动，可能无法清洁整个地板表面。此外，这种方法使用过多的电力，所以电池会更快地耗尽。另一方面，具有SLAM的机器人可以利用车轮转数、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运动量。这叫做本地化。机器人还可以同时使用摄像头和其他传感器绘制周围障碍物的地图，避免两次清洁同一区域。这叫做映射。

为了了解更多关于前端处理组件的信息，让我们来看看视觉SLAM和激光雷达SLAM——两种不同的SLAM方法。

视觉冲击

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使用单个摄像头作为唯一传感器，这使得定义深度具有挑战性。这可以通过检测图像中的AR标记、棋盘格或其他已知对象进行定位，或者通过将相机信息与另一个传感器（如惯性测量单元（IMU））融合来解决，该传感器可以测量物理量，如速度和方向。与vSLAM相关的技术包括运动结构（SfM）、视觉里程计和束调整。

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。

激光雷达大满贯

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。

与照相机、飞行时间传感器和其他传感器相比，激光的精度要高得多，并用于高速移动车辆的应用，如自动驾驶汽车和无人机。激光传感器的输出值通常为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，点云在密度方面不像图像那样精细，也不总是提供足够的特征进行匹配。例如，在障碍物很少的地方，很难对齐点云，这可能导致失去对车辆位置的跟踪。此外，点云匹配一般需要较高的处理能力，因此有必要对流程进行优化，以提高速度。由于这些挑战，自动驾驶汽车的定位可能需要融合其他测量结果，如车轮里程数、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。

SLAM的常见挑战

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。误差会随着时间累积，导致与实际值的巨大偏差。它还可能导致地图数据崩溃或扭曲，使后续搜索变得困难。让我们以在一个正方形的通道上开车为例。随着误差的累积，机器人的起点和终点不再匹配。这被称为循环闭包问题。像这样的姿态估计错误是不可避免的。检测回路闭合并确定如何纠正或消除累积错误是很重要的。

一对策就是记住以前访问过的地方的一些特征作为地标，并尽量减少定位误差。构造姿势图有助于纠正错误。通过将误差最小化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visualslam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为了本地化。由于大多数差速驱动机器人和四轮车辆通常使用非线性运动模型，因此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。

当本地化失败时对策恢复是通过记住一个地标作为一个关键帧从以前访问过的地方。当搜索地标时，一个特征提取处理的应用方式是它可以在高速扫描。基于图像特征的方法包括特征包法和视觉词包法。最近，深度学习被用于比较与特征的距离。

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。计算通常在处理能力有限的紧凑型低能嵌入式微处理器上进行。要实现精确定位，必须执行以下操作图像处理高频点云匹配。此外，诸如回路闭合之类的优化计算是高计算量的过程。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。

一对策就是并行运行不同的进程。特征提取等过程是匹配过程的预处理，比较适合并行化。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，由于姿势图优化可以在相对较长的周期内执行，因此降低其优先级并定期执行此过程也可以提高性能。

MATLAB^®提供为您的目标系统实施SLAM应用程序的功能，并解决许多针对SLAM已知技术挑战的对策。

1. SLAM前端传感器信号与图像处理
   • 二维和三维激光雷达处理和扫描匹配导航工具箱™
   • 图像特征提取三维激光雷达点云处理使用计算机视觉工具箱™
   • 基于小波变换的图像分类特征袋,视觉词汇袋
   • 目标检测和语义分割使用深度学习
   • 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和跟踪工具箱
2. SLAM后端的2D / 3D姿态图
   • 使用导航工具箱生成2D / 3D姿势图
   • 优化姿态图基于节点和边缘约束
   • 束调整使用计算机视觉工具箱
3. 带有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
   • 查找并修改循环闭包，并将地图导出为路径规划的占用网格
4. 将SLAM算法的输出映射用于路径规划和控制
   • 实现路径规划算法，如RRT或混合一个*使用导航工具箱
   • 将控制命令发送到按照规划的路径避开障碍物
5. 通过使用并行计算工具箱™
6. 部署独立的ROS节点，并从MATLAB和Simulink与启用ROS的机器人通信金宝app^®使用ROS工具箱
7. 在嵌入式微处理器上使用MATLAB和Simulink开发的图像处理和导航算法金宝appMATLAB编码器™和GPU编码器™