雷鋒網(wǎng)注：本文作者高翔博士。Simultaneous Localization and Mapping，即時(shí)定位與地圖構(gòu)建技術(shù)。無(wú)論在室內(nèi)、野外、空中還是水下，SLAM是機(jī)器人進(jìn)入未知環(huán)境遇到的第一個(gè)問(wèn)題。本期將給大家介紹SLAM的基礎(chǔ)知識(shí)：傳感器與視覺(jué)SLAM框架。

傳感器與視覺(jué)SLAM框架

近來(lái)年，智能機(jī)器人技術(shù)在世界范圍內(nèi)得到了大力發(fā)展。人們致力于把機(jī)器人用于實(shí)際場(chǎng)景：從室內(nèi)的移動(dòng)機(jī)器人，到野外的自動(dòng)駕駛汽車、空中的無(wú)人機(jī)、水下環(huán)境的探測(cè)機(jī)器人等等，均得到了廣泛的關(guān)注。

在大多數(shù)場(chǎng)合中，我們研究機(jī)器人會(huì)碰到一個(gè)基礎(chǔ)性的困難，那就是定位和建圖，也就是所謂的SLAM技術(shù)。沒(méi)有準(zhǔn)確的定位與地圖，掃地機(jī)就無(wú)法在房間自主地移動(dòng)，只能隨機(jī)亂碰；家用機(jī)器人就無(wú)法按照指令準(zhǔn)確到達(dá)某個(gè)房間。此外，在虛擬現(xiàn)實(shí)（Virtual Reality）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)（Argument Reality）中，沒(méi)有SLAM提供的定位，用戶就無(wú)法在場(chǎng)景中漫游。在這幾個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域中，人們需要SLAM向應(yīng)用層提供空間定位的信息，并利用SLAM的地圖完成地圖的構(gòu)建或場(chǎng)景的生成。

傳感器

當(dāng)我們談?wù)揝LAM時(shí)，最先問(wèn)到的就是傳感器。SLAM的實(shí)現(xiàn)方式與難度和傳感器的形式與安裝方式密切相關(guān)。傳感器分為激光和視覺(jué)兩大類，視覺(jué)下面又分三小方向。下面就帶你認(rèn)識(shí)這個(gè)龐大家族中每個(gè)成員的特性。

1. 傳感器之激光雷達(dá)

激光雷達(dá)是最古老，研究也最多的SLAM傳感器。它們提供機(jī)器人本體與周圍環(huán)境障礙物間的距離信息。常見(jiàn)的激光雷達(dá)，例如SICK、Velodyne還有我們國(guó)產(chǎn)的rplidar等，都可以拿來(lái)做SLAM。激光雷達(dá)能以很高精度測(cè)出機(jī)器人周圍障礙點(diǎn)的角度和距離，從而很方便地實(shí)現(xiàn)SLAM、避障等功能。

主流的2D激光傳感器掃描一個(gè)平面內(nèi)的障礙物，適用于平面運(yùn)動(dòng)的機(jī)器人（如掃地機(jī)等）進(jìn)行定位，并建立2D的柵格地圖。這種地圖在機(jī)器人導(dǎo)航中很實(shí)用，因?yàn)槎鄶?shù)機(jī)器人還不能在空中飛行或走上臺(tái)階，仍限于地面。在SLAM研究史上，早期SLAM研究幾乎全使用激光傳感器進(jìn)行建圖，且多數(shù)使用濾波器方法，例如卡爾曼濾波器與粒子濾波器等。

激光的優(yōu)點(diǎn)是精度很高，速度快，計(jì)算量也不大，容易做成實(shí)時(shí)SLAM。缺點(diǎn)是價(jià)格昂貴，一臺(tái)激光動(dòng)輒上萬(wàn)元，會(huì)大幅提高一個(gè)機(jī)器人的成本。因此激光的研究主要集中于如何降低傳感器的成本上。對(duì)應(yīng)于激光的EKF-SLAM理論方面，因?yàn)檠芯枯^早，現(xiàn)在已經(jīng)非常成熟。與此同時(shí)，人們也對(duì)EKF-SLAM的缺點(diǎn)也有較清楚的認(rèn)識(shí)，例如不易表示回環(huán)、線性化誤差嚴(yán)重、必須維護(hù)路標(biāo)點(diǎn)的協(xié)方差矩陣，導(dǎo)致一定的空間與時(shí)間的開(kāi)銷，等等。

2. 傳感器之視覺(jué)SLAM

視覺(jué)SLAM是21世紀(jì)SLAM研究熱點(diǎn)之一，一方面是因?yàn)橐曈X(jué)十分直觀，不免令人覺(jué)得：為何人能通過(guò)眼睛認(rèn)路，機(jī)器人就不行呢？另一方面，由于CPU、GPU處理速度的增長(zhǎng)，使得許多以前被認(rèn)為無(wú)法實(shí)時(shí)化的視覺(jué)算法，得以在10 Hz以上的速度運(yùn)行。硬件的提高也促進(jìn)了視覺(jué)SLAM的發(fā)展。

以傳感器而論，視覺(jué)SLAM研究主要分為三大類：?jiǎn)文?、雙目（或多目）、RGBD。其余還有魚眼、全景等特殊相機(jī)，但是在研究和產(chǎn)品中都屬于少數(shù)。此外，結(jié)合慣性測(cè)量器件（Inertial Measurement Unit，IMU）的視覺(jué)SLAM也是現(xiàn)在研究熱點(diǎn)之一。就實(shí)現(xiàn)難度而言，我們可以大致將這三類方法排序?yàn)椋簡(jiǎn)文恳曈X(jué)>雙目視覺(jué)>RGBD。

單目相機(jī)SLAM簡(jiǎn)稱MonoSLAM，即只用一支攝像頭就可以完成SLAM。這樣做的好處是傳感器特別的簡(jiǎn)單、成本特別的低，所以單目SLAM非常受研究者關(guān)注。相比別的視覺(jué)傳感器，單目有個(gè)最大的問(wèn)題，就是沒(méi)法確切地得到深度。這是一把雙刃劍。

一方面，由于絕對(duì)深度未知，單目SLAM沒(méi)法得到機(jī)器人運(yùn)動(dòng)軌跡以及地圖的真實(shí)大小。直觀地說(shuō)，如果把軌跡和房間同時(shí)放大兩倍，單目看到的像是一樣的。因此，單目SLAM只能估計(jì)一個(gè)相對(duì)深度，在相似變換空間Sim(3)中求解，而非傳統(tǒng)的歐氏空間SE(3)。如果我們必須要在SE(3)中求解，則需要用一些外部的手段，例如GPS、IMU等傳感器，確定軌跡與地圖的尺度（Scale）。

另一方面，單目相機(jī)無(wú)法依靠一張圖像獲得圖像中物體離自己的相對(duì)距離。為了估計(jì)這個(gè)相對(duì)深度，單目SLAM要靠運(yùn)動(dòng)中的三角測(cè)量，來(lái)求解相機(jī)運(yùn)動(dòng)并估計(jì)像素的空間位置。即是說(shuō)，它的軌跡和地圖，只有在相機(jī)運(yùn)動(dòng)之后才能收斂，如果相機(jī)不進(jìn)行運(yùn)動(dòng)時(shí)，就無(wú)法得知像素的位置。同時(shí)，相機(jī)運(yùn)動(dòng)還不能是純粹的旋轉(zhuǎn)，這就給單目SLAM的應(yīng)用帶來(lái)了一些麻煩，好在日常使用SLAM時(shí)，相機(jī)都會(huì)發(fā)生旋轉(zhuǎn)和平移。不過(guò)，無(wú)法確定深度同時(shí)也有一個(gè)好處：它使得單目SLAM不受環(huán)境大小的影響，因此既可以用于室內(nèi)，又可以用于室外。

相比于單目，雙目相機(jī)通過(guò)多個(gè)相機(jī)之間的基線，估計(jì)空間點(diǎn)的位置。與單目不同的是，立體視覺(jué)既可以在運(yùn)動(dòng)時(shí)估計(jì)深度，亦可在靜止時(shí)估計(jì)，消除了單目視覺(jué)的許多麻煩。不過(guò)，雙目或多目相機(jī)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(guò)雙目圖像計(jì)算像素距離，是一件非常消耗計(jì)算量的事情，現(xiàn)在多用FPGA來(lái)完成。

RGBD相機(jī)是2010年左右開(kāi)始興起的一種相機(jī)，它最大的特點(diǎn)是可以通過(guò)紅外結(jié)構(gòu)光或Time-of-Flight原理，直接測(cè)出圖像中各像素離相機(jī)的距離。因此，它比傳統(tǒng)相機(jī)能夠提供更豐富的信息，也不必像單目或雙目那樣費(fèi)時(shí)費(fèi)力地計(jì)算深度。目前常用的RGBD相機(jī)包括Kinect/Kinect V2、Xtion等。不過(guò)，現(xiàn)在多數(shù)RGBD相機(jī)還存在測(cè)量范圍窄、噪聲大、視野小等諸多問(wèn)題。出于量程的限制，主要用于室內(nèi)SLAM。

視覺(jué)SLAM框架

視覺(jué)SLAM幾乎都有一個(gè)基本的框架 。一個(gè)SLAM系統(tǒng)分為四個(gè)模塊（除去傳感器數(shù)據(jù)讀?。篤O、后端、建圖、回環(huán)檢測(cè)。這里我們簡(jiǎn)要介紹各模塊的涵義，之后再詳細(xì)介紹其使用方法。

SLAM框架之視覺(jué)里程計(jì)

Visual Odometry，即視覺(jué)里程計(jì)。它估計(jì)兩個(gè)時(shí)刻機(jī)器人的相對(duì)運(yùn)動(dòng)（Ego-motion）。在激光SLAM中，我們可以將當(dāng)前的觀測(cè)與全局地圖進(jìn)行匹配，用ICP求解相對(duì)運(yùn)動(dòng)。而對(duì)于相機(jī)，它在歐氏空間里運(yùn)動(dòng)，我們經(jīng)常需要估計(jì)一個(gè)三維空間的變換矩陣——SE3或Sim3（單目情形）。求解這個(gè)矩陣是VO的核心問(wèn)題，而求解的思路，則分為基于特征的思路和不使用特征的直接方法。

特征匹配

基于特征的方法是目前VO的主流方式。對(duì)于兩幅圖像，首先提取圖像中的特征，然后根據(jù)兩幅圖的特征匹配，計(jì)算相機(jī)的變換矩陣。最常用的是點(diǎn)特征，例如Harris角點(diǎn)、SIFT、SURF、ORB。如果使用RGBD相機(jī)，利用已知深度的特征點(diǎn)，就可以直接估計(jì)相機(jī)的運(yùn)動(dòng)。給定一組特征點(diǎn)以及它們之間的配對(duì)關(guān)系，求解相機(jī)的姿態(tài)，該問(wèn)題被稱為PnP問(wèn)題（Perspective-N-Point）。PnP可以用非線性優(yōu)化來(lái)求解，得到兩個(gè)幀之間的位置關(guān)系。

不使用特征進(jìn)行VO的方法稱為直接法。它直接把圖像中所有像素寫進(jìn)一個(gè)位姿估計(jì)方程，求出幀間相對(duì)運(yùn)動(dòng)。例如，在RGBD SLAM中，可以用ICP（Iterative Closest Point，迭代最近鄰）求解兩個(gè)點(diǎn)云之間的變換矩陣。對(duì)于單目SLAM，我們可以匹配兩個(gè)圖像間的像素，或者像圖像與一個(gè)全局的模型相匹配。直接法的典型例子是SVO和LSD-SLAM。它們?cè)趩文縎LAM中使用直接法，取得了較好的效果。目前看來(lái)，直接法比特征VO需要更多的計(jì)算量，而且對(duì)相機(jī)的圖像采集速率也有較高的要求。

SLAM框架之后端

在VO估計(jì)幀間運(yùn)動(dòng)之后，理論上就可以得到機(jī)器人的軌跡了。然而視覺(jué)里程計(jì)和普通的里程計(jì)一樣，存在累積誤差的問(wèn)題（Drift）。直觀地說(shuō)，在t1和t2時(shí)刻，估計(jì)的轉(zhuǎn)角比真實(shí)轉(zhuǎn)角少1度，那么之后的軌跡就全部少掉了這1度。時(shí)間一長(zhǎng)，建出的房間可能由方形變成了多邊形，估計(jì)出的軌跡亦會(huì)有嚴(yán)重的漂移。所以在SLAM中，還會(huì)把幀間相對(duì)運(yùn)動(dòng)放到一個(gè)稱之為后端的程序中進(jìn)行加工處理。

早期的SLAM后端使用濾波器方式。由于那時(shí)還未形成前后端的概念，有時(shí)人們也稱研究濾波器的工作為研究SLAM。SLAM最早的提出者R. Smith等人就把SLAM建構(gòu)成了一個(gè)EKF（Extended Kalman Filter，擴(kuò)展卡爾曼濾波）問(wèn)題。他們按照EKF的形式，把SLAM寫成了一個(gè)運(yùn)動(dòng)方程和觀測(cè)方式，以最小化這兩個(gè)方程中的噪聲項(xiàng)為目的，使用典型的濾波器思路來(lái)解決SLAM問(wèn)題。

當(dāng)一個(gè)幀到達(dá)時(shí)，我們能（通過(guò)碼盤或IMU）測(cè)出該幀與上一幀的相對(duì)運(yùn)動(dòng)，但是存在噪聲，是為運(yùn)動(dòng)方程。同時(shí)，通過(guò)傳感器對(duì)路標(biāo)的觀測(cè)，我們測(cè)出了機(jī)器人與路標(biāo)間的位姿關(guān)系，同樣也帶有噪聲，是為觀測(cè)方程。通過(guò)這兩者信息，我們可以預(yù)測(cè)出機(jī)器人在當(dāng)前時(shí)刻的位置。同樣，根據(jù)以往記錄的路標(biāo)點(diǎn)，我們又能計(jì)算出一個(gè)卡爾曼增益，以補(bǔ)償噪聲的影響。于是，對(duì)當(dāng)前幀和路標(biāo)的估計(jì)，即是這個(gè)預(yù)測(cè)與更新的不斷迭代的過(guò)程。

21世紀(jì)之后，SLAM研究者開(kāi)始借鑒SfM（Structure from Motion）問(wèn)題中的方法，把捆集優(yōu)化（Bundle Adjustment）引入到SLAM中來(lái)。優(yōu)化方法和濾波器方法有根本上的不同。它并不是一個(gè)迭代的過(guò)程，而是考慮過(guò)去所有幀中的信息。通過(guò)優(yōu)化，把誤差平均分到每一次觀測(cè)當(dāng)中。在SLAM中的Bundle Adjustment常常以圖的形式給出，所以研究者亦稱之為圖優(yōu)化方法（Graph Optimization）。圖優(yōu)化可以直觀地表示優(yōu)化問(wèn)題，可利用稀疏代數(shù)進(jìn)行快速的求解，表達(dá)回環(huán)也十分的方便，因而成為現(xiàn)今視覺(jué)SLAM中主流的優(yōu)化方法。

SLAM框架之回環(huán)檢測(cè)

回環(huán)檢測(cè)，又稱閉環(huán)檢測(cè)（Loop closure detection），是指機(jī)器人識(shí)別曾到達(dá)場(chǎng)景的能力。如果檢測(cè)成功，可以顯著地減小累積誤差。回環(huán)檢測(cè)實(shí)質(zhì)上是一種檢測(cè)觀測(cè)數(shù)據(jù)相似性的算法。對(duì)于視覺(jué)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(jué)特征（SIFT, SURF等）聚類，然后建立詞典，進(jìn)而尋找每個(gè)圖中含有哪些“單詞”（word）。也有研究者使用傳統(tǒng)模式識(shí)別的方法，把回環(huán)檢測(cè)建構(gòu)成一個(gè)分類問(wèn)題，訓(xùn)練分類器進(jìn)行分類。

回環(huán)檢測(cè)的難點(diǎn)在于，錯(cuò)誤的檢測(cè)結(jié)果可能使地圖變得很糟糕。這些錯(cuò)誤分為兩類：1.假陽(yáng)性（False Positive），又稱感知偏差（Perceptual Aliasing），指事實(shí)上不同的場(chǎng)景被當(dāng)成了同一個(gè)；2.假陰性（False Negative），又稱感知變異（Perceptual Variability），指事實(shí)上同一個(gè)場(chǎng)景被當(dāng)成了兩個(gè)。感知偏差會(huì)嚴(yán)重地影響地圖的結(jié)果，通常是希望避免的。一個(gè)好的回環(huán)檢測(cè)算法應(yīng)該能檢測(cè)出盡量多的真實(shí)回環(huán)。研究者常常用準(zhǔn)確率-召回率曲線來(lái)評(píng)價(jià)一個(gè)檢測(cè)算法的好壞。

下期我們將具體地介紹這幾個(gè)模塊

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