視覺SLAM是什么

今天就跟大家聊聊有關(guān)視覺SLAM是什么，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。

近年來，SLAM技術(shù)取得了驚人的發(fā)展，領(lǐng)先一步的激光SLAM已成熟的應(yīng)用于各大場景中，視覺SLAM雖在落地應(yīng)用上不及激光SLAM，但也是目前研究的一大熱點，今天我們就來詳細聊聊視覺SLAM的那些事兒。

視覺SLAM是什么？

視覺SLAM主要是基于相機來完成環(huán)境的感知工作，相對而言，相機成本較低，容易放到商品硬件上，且圖像信息豐富，因此視覺SLAM也備受關(guān)注。

目前，視覺SLAM可分為單目、雙目（多目）、RGBD這三類，另還有魚眼、全景等特殊相機，但目前在研究和產(chǎn)品中還屬于少數(shù)，此外，結(jié)合慣性測量器件（Inertial Measurement Unit，IMU）的視覺SLAM也是現(xiàn)在研究熱點之一。從實現(xiàn)難度上來說，大致將這三類方法排序為：單目視覺>雙目視覺>RGBD。

單目相機SLAM簡稱MonoSLAM，僅用一支攝像頭就能完成 SLAM 。最大的優(yōu)點是傳感器簡單且成本低廉，但同時也有個大問題，就是不能確切的得到深度。

一方面是由于絕對深度未知，單目SLAM不能得到機器人運動軌跡及地圖的真實大小，如果把軌跡和房間同時放大兩倍，單目看到的像是一樣的，因此，單目SLAM只能估計一個相對深度。另一方面，單目相機無法依靠一張圖像獲得圖像中物體離自己的相對距離。為了估計這個相對深度，單目SLAM要靠運動中的三角測量，來求解相機運動并估計像素的空間位置。即是說，它的軌跡和地圖，只有在相機運動之后才能收斂，如果相機不進行運動時，就無法得知像素的位置。同時，相機運動還不能是純粹的旋轉(zhuǎn)，這就給單目SLAM的應(yīng)用帶來了一些麻煩。

而雙目相機與單目不同的是，立體視覺既可以在運動時估計深度，亦可在靜止時估計，消除了單目視覺的許多麻煩。不過，雙目或多目相機配置與標(biāo)定均較為復(fù)雜，其深度量程也隨雙目的基線與分辨率限制。通過雙目圖像計算像素距離，是一件非常消耗計算量的事情，現(xiàn)在多用FPGA來完成。

RGBD相機是2010年左右開始興起的一種相機，它最大的特點是可以通過紅外結(jié)構(gòu)光或TOF原理，直接測出圖像中各像素離相機的距離。因此，它比傳統(tǒng)相機能夠提供更豐富的信息，也不必像單目或雙目那樣費時費力地計算深度。

視覺SLAM框架解讀

1.傳感器數(shù)據(jù)

在視覺SLAM中主要為相機圖像信息的讀取和預(yù)處理。如果在機器人中，還可能有碼盤，慣性傳感器等信息的讀取和同步。

2.視覺里程計

視覺里程計的主要任務(wù)是估算相鄰圖像間相機運動以及局部地圖的樣子，最簡單的是兩張圖像之間的運動關(guān)系。計算機是如何通過圖像確定相機的運動的。在圖像上，我們只能看到一個個的像素，知道他們是某些空間點在相機的成像平面投影的結(jié)果。所以必須先了解相機跟空間點的幾何關(guān)系。

Vo（又稱為前端）能夠通過相鄰幀間的圖像估計相機運動，并恢復(fù)場景的空間結(jié)構(gòu)，稱它為里程計。被稱為里程計是因為它只計算相鄰時刻的運動，而和再往前的過去信息沒有關(guān)聯(lián)。相鄰時刻運動串聯(lián)起來，就構(gòu)成了機器人的運動軌跡，從而解決了定位問題。另一方面，根據(jù)每一時刻的相機位置，計算出各像素對應(yīng)的空間點的位置，就得到了地圖。

3.后端優(yōu)化

后端優(yōu)化主要是處理slam過程中噪聲的問題。任何傳感器都有噪聲，所以除了要處理“如何從圖像中估計出相機運動”，還要關(guān)心這個估計帶有多大的噪聲。

前端給后端提供待優(yōu)化的數(shù)據(jù)，以及這些數(shù)據(jù)的初始值，而后端負責(zé)整體的優(yōu)化過程，它往往面對的只有數(shù)據(jù)，不必關(guān)系這些數(shù)據(jù)來自哪里。在視覺slam中，前端和計算接視覺研究領(lǐng)域更為相關(guān)，比如圖像的特征提取與匹配等，后端則主要是濾波和非線性優(yōu)化算法。

4.回環(huán)檢測

回環(huán)檢測也可以稱為閉環(huán)檢測，是指機器人識別曾到達場景的能力。如果檢測成功，可以顯著地減小累積誤差。回環(huán)檢測實質(zhì)上是一種檢測觀測數(shù)據(jù)相似性的算法。對于視覺SLAM，多數(shù)系統(tǒng)采用目前較為成熟的詞袋模型（Bag-of-Words, BoW）。詞袋模型把圖像中的視覺特征（SIFT, SURF等）聚類，然后建立詞典，進而尋找每個圖中含有哪些“單詞”（word）。也有研究者使用傳統(tǒng)模式識別的方法，把回環(huán)檢測建構(gòu)成一個分類問題，訓(xùn)練分類器進行分類。

5.建圖

建圖主要是根據(jù)估計的軌跡建立與任務(wù)要求對應(yīng)的地圖，在機器人學(xué)中，地圖的表示主要有柵格地圖、直接表征法、拓撲地圖以及特征點地圖這4種。而特征點地圖是用有關(guān)的幾何特征（如點、直線、面）表示環(huán)境，常見于視覺SLAM技術(shù)中。這種地圖一般通過如GPS、UWB以及攝像頭配合稀疏方式的vSLAM算法產(chǎn)生，優(yōu)點是相對數(shù)據(jù)存儲量和運算量比較小，多見于最早的SLAM算法中。

視覺SLAM工作原理

大多數(shù)視覺SLAM系統(tǒng)的工作方式是通過連續(xù)的相機幀，跟蹤設(shè)置關(guān)鍵點，以三角算法定位其3D位置，同時使用此信息來逼近推測相機自己的姿態(tài)。簡單來說，這些系統(tǒng)的目標(biāo)是繪制與自身位置相關(guān)的環(huán)境地圖。這個地圖可以用于機器人系統(tǒng)在該環(huán)境中導(dǎo)航作用。與其他形式的SLAM技術(shù)不同，只需一個3D視覺攝像頭，就可以做到這一點。

通過跟蹤攝像頭視頻幀中足夠數(shù)量的關(guān)鍵點，可以快速了解傳感器的方向和周圍物理環(huán)境的結(jié)構(gòu)。所有視覺SLAM系統(tǒng)都在不斷的工作，以使重新投影誤差(Reprojection Error)或投影點與實際點之間的差異最小化，通常是通過一種稱為Bundle Adjustment(BA)的算法解決方案。vSLAM系統(tǒng)需要實時操作，這涉及到大量的運算，因此位置數(shù)據(jù)和映射數(shù)據(jù)經(jīng)常分別進行Bundle Adjustment，但同時進行，便于在最終合并之前加快處理速度。

視覺SLAM與激光SLAM有什么區(qū)別？

在業(yè)內(nèi)，視覺SLAM與激光SLAM誰更勝一籌，誰將成為未來主流趨勢這一問題，成為大家關(guān)注的熱點，不同的人也有不同的看法及見解，以下將從成本、應(yīng)用場景、地圖精度、易用性幾個方面來進行詳細闡述。

1.成本

從成本上來說，激光雷達普遍價格較高，但目前國內(nèi)也有低成本的激光雷達解決方案，而VSLAM主要是通過攝像頭來采集數(shù)據(jù)信息，跟激光雷達一對比，攝像頭的成本顯然要低很多。但激光雷達能更高精度的測出障礙點的角度和距離，方便定位導(dǎo)航。

2.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)域是無法進行工作的。而激光SLAM目前主要被應(yīng)用在室內(nèi)，用來進行地圖構(gòu)建和導(dǎo)航工作。

3.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)建的地圖精度可達到2cm左右；VSLAM，比如常見的，大家也用的非常多的深度攝像機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。

視覺SLAM的地圖建立

4.易用性

激光SLAM和基于深度相機的視覺SLAM均是通過直接獲取環(huán)境中的點云數(shù)據(jù)，根據(jù)生成的點云數(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、魚眼攝像機的視覺SLAM方案，則不能直接獲得環(huán)境中的點云，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，利用三角測距的方法測算出障礙物的距離。

總體來說，激光SLAM相對更為成熟，也是目前最為可靠的定位導(dǎo)航方案，而視覺SLAM仍是今后研究的一個主流方向，但未來，兩者融合是必然趨勢。

看完上述內(nèi)容，你們對視覺SLAM是什么有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關(guān)內(nèi)容，請關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。