近年來,隨著機器人、無人駕駛、AR等行業的興起,SLAM熱度持續攀升,對于SLAM技術的關注除了學術界,在相關產品的帶動下,大眾對于SLAM的關注度也在逐年遞增。根據百度的搜索指數來看,2011年至2019年,SLAM一詞的搜索熱度就一直處于穩步增長狀態。
SLAM搜索熱度(來源百度指數)
SLAM意為“即時定位與地圖構建”,它是指運動物體根據傳感器的信息,一邊計算自身位置,一邊構建環境地圖的過程,目前,SLAM在機器人、無人駕駛、AR等領域扮演了重要角色。
先拿掃地機器人來說,它是機器人里最早用到SLAM技術的,國內的科沃斯、米家、嵐豹等掃地機器人均采用了SLAM算法結合激光雷達或攝像頭,讓掃地機器人能識別周圍環境,高效繪制室內地圖,做到自主避障、路徑規劃等高級任務,從而實現房間內的智能清掃。而沒有定位導航功能的掃地機就如同一只無頭蒼蠅一般,只會走直線,只有在碰到物體時才會轉向,以至于效率非常低下,并且有些地方也無法清潔到,而擁有自主定位導航的掃地機器人,在開啟清掃后,只需轉幾個圈圈的時間,就能毫厘不差的刻畫家庭環境構造和家具分布。清掃時掃地機會先沿邊清掃出一片區域,在分區內以弓字形的路徑走出工整的路線,邊掃邊建圖,通過一個個分區的形式將家里每個地方都清掃覆蓋到,最終形成家中的完整地圖。
嵐豹掃地機在家中最終形成的完整地圖
當然,在機器人領域,SLAM技術不僅僅可以應用到掃地機器人中,它還有很多應用實例,例如酒店服務、自動送餐、兒童陪伴、智能引導、智能倉儲等等。
除此之外,SLAM技術在無人駕駛領域也異常火熱,從原理上來說,無人駕駛汽車其實也屬于移動機器人。近年來,Google、Uber、百度等企業都在加速研發的無人車相信大家并不陌生,隨著城市物聯網和智能系統的完善,無人駕駛必是大勢所趨。無人駕駛主要是利用激光雷達作為核心傳感器,來獲取地圖數據,并構建地圖,規避路程中遇到的障礙物,實現路徑規劃。與SLAM技術在機器人領域的應用類似,只是相比較于SLAM在機器人中的應用,無人駕駛的激光雷達要求和成本高于機器人。
有別于SLAM在機器人、無人駕駛中的應用,在AR領域則有很多不同。通過SLAM技術的實時定位,可以將虛擬的信息應用到真實世界,真實的環境和虛擬的物體實時的疊加在同一個畫面或空間,這一畫面的實現,離不開SLAM技術,雖然在AR行業中也有一些可替代技術,但SLAM技術目前仍是最為理想的定位導航技術。
相比較于SLAM在機器人及無人駕駛上的應用,在AR中,一般更關注于局部的精度,要求恢復的相機運動避免出現漂移、抖動,這樣疊加的虛擬物體才能看起來與現實場景真實的融合在一起。但在機器人及無人駕駛上,一般更關注于全局的精度,需要恢復的整條運動軌跡不能產生累計誤差,循環回路要能閉合,而在某個局部的漂移、抖動等問題往往對機器人應用來說影響不大。另外,在AR上對硬件的體積、功率、成本等問題比機器人更敏感,比如機器人上可以配置魚眼、雙目或深度攝像頭、高性能CPU等硬件來降低SLAM的難度,而AR應用更傾向于采用更為高效、魯邦的算法達到需求。
在不同的應用領域,SLAM技術都扮演了非常重要的角色,它的出現讓真正的智能移動機器人觸手可及,讓無人機將不再依賴于色塊識別,讓虛擬的世界更加“真實”...。
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