【導(dǎo)讀】SLAM（同步定位與地圖構(gòu)建），是指運(yùn)動物體根據(jù)傳感器的信息，一邊計算自身位置，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)動時的定位與地圖構(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
（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自身的位姿變化，再通過累計位姿變化來計算距離物體的距離，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。下面就簡單從幾個方面對比了一下激光 SLAM 和 VSLAM。 成本
不管是 Sick，北洋，還是 Velodyne，價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 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。
除了上面幾點(diǎn)之外，在探測范圍、運(yùn)算強(qiáng)度、實(shí)時數(shù)據(jù)生成、地圖累計誤差等方面，激光 SLAM 和視覺 SLAM 也會存在一定的差距。 比如：
