過去幾年，掃地機的出現(xiàn)使得SLAM名聲大噪，這個被業(yè)界認為是實現(xiàn)機器人自主移動的關鍵技術(shù)，已逐漸進入人們的視野，而隨著無人駕駛、AGV等行業(yè)的興起，又使其找到了另一片廣闊天地。

SLAM的前世今生

對于定位、定向等需求人們其實在千年前就有了，最早時期，古人提出了夜觀天象，基于遙遠恒星的方位推斷自身所處的位置，進而演變出一門博大精深的學科“牽星術(shù)”，用牽星板測量星星實現(xiàn)緯度估計。直到1964年，美國建立了全球定位系統(tǒng)GPS，利用RTK的實時相位差分技術(shù)，甚至能實現(xiàn)厘米的定位精度，基本上解決了室外的定位問題。但針對室內(nèi)定位就較為復雜，為了實現(xiàn)室內(nèi)的定位，當時涌現(xiàn)出了一大批技術(shù)，而SLAM技術(shù)就在那時脫穎而出。

SLAM的全稱是Simultaneous Localization and Mapping，即時定位與地圖構(gòu)建，是業(yè)界公認的前沿定位技術(shù)方向，它主要用于解決機器人在未知環(huán)境運動時的定位和地圖構(gòu)建問題。隨著SLAM技術(shù)重要性的凸顯以及應用市場的擴大，越來越多企業(yè)開始投入到SLAM技術(shù)研發(fā)中。

根據(jù)傳感器的不同，業(yè)內(nèi)也將SLAM分為視覺SLAM與激光SLAM兩大類：

1.視覺SLAM

視覺SLAM主要是采用深度攝像機，基于單目、雙目、魚眼相機的視覺SLAM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物體的距離，并進行定位與地圖構(gòu)建。視覺SLAM可以從環(huán)境中獲取海量的、富于冗余的紋理信息，擁有超強的場景辨識能力。早期的視覺SLAM基于濾波理論，其非線性的誤差模型和巨大的計算量成了它實用落地的障礙。近年來，隨著具有稀疏性的非線性優(yōu)化理論(Bundle Adjustment)以及相機技術(shù)、計算性能的進步，實時運行的視覺SLAM已不再是夢。

2.激光SLAM

激光SLAM采用單線或多線激光雷達，一般單線激光雷達主要用于室內(nèi)機器人上，如我們常見的家庭掃地機器人及商用場景中的服務型機器人，而多線激光雷達常用于無人駕駛領域。激光SLAM通過對不同時刻的兩片點云進行匹配與比對，計算激光雷達相對運動的距離和姿態(tài)的改變，也就完成了機器人自身的定位。

由于傳感器種類和安裝方式的不同，SLAM在實現(xiàn)方式及實現(xiàn)難度上也會有所差異。就目前而言，激光SLAM技術(shù)相對更為成熟，落地應用也更為豐富。

SLAM正在入侵這些行業(yè)

目前SLAM技術(shù)已入侵了多個行業(yè)，包括機器人、無人駕駛、AR/VR以及AGV等多領域。

在機器人定位導航領域，SLAM可以輔助機器人執(zhí)行路徑規(guī)劃、自主探索、導航等任務。國內(nèi)的科沃斯、塔米以及新晉品牌嵐豹都采用了SLAM結(jié)合激光雷達或者攝像頭的方法，讓掃地機高效繪制室內(nèi)地圖，智能分析和規(guī)劃掃地環(huán)境，從而成功讓自己步入了智能導航的陣列。

在無人駕駛領域，可以使用SLAM提供視覺里程計功能，然后跟其他的定位方式融合。從而滿足無人駕駛精準定位的需求。例如，應用了基于激光雷達技術(shù)Google無人駕駛車以及牛津大學MobileRoboticsGroup11年改裝的無人駕駛汽車野貓(Wildcat)均已成功路測。

在無人機領域，可以使用SLAM構(gòu)建局部地圖，輔助無人機進行自主避障、路徑規(guī)劃。

曾經(jīng)刷爆美國朋友圈的Hovercamera無人機，就應用到了SLAM技術(shù)。

在AR/VR領域，SLAM技術(shù)能夠構(gòu)建視覺效果更為真實的地圖，從而針對當前視角渲染虛擬物體的疊加效果，使之更真實沒有違和感。VR/AR代表性產(chǎn)品中微軟Hololens、谷歌ProjectTango以及MagicLeap都應用了SLAM作為視覺增強手段。

在AGV領域，將SLAM技術(shù)用于AGV物流小車上，可以不用預先鋪設任何軌道，方便工廠生產(chǎn)線的升級改造和導航路線變更，進行實時避障，環(huán)境適應能力強，同時能更好的實現(xiàn)多AGV小車的協(xié)調(diào)控制，目前國內(nèi)已有一些企業(yè)開始將SLAM技術(shù)應用到AGV上，借此實現(xiàn)真正的智能導航。

相比于在AR上的應用，SLAM技術(shù)應用于機器人、無人駕駛等領域會有很多的不同，例如，在AR中使用一般更關注與局部的精度，要求恢復的相機運動避免出現(xiàn)漂移、抖動，這樣疊加后的虛擬物體看起來才能與現(xiàn)實場景真實的融合在一起，但在機器人及無人駕駛等領域，會更關注于全局的精度，需要恢復整條運動軌跡，誤差累積不能太大，循環(huán)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。

國內(nèi)多企業(yè)不斷涌入SLAM技術(shù)領域

隨著SLAM技術(shù)重要性的凸顯，國內(nèi)越來越多企業(yè)紛紛投入SLAM技術(shù)的研發(fā)中，除了一些移動機器人廠商作為自用研發(fā)，也不乏一些企業(yè)專門提供定位導航模塊。思嵐科技就是其中一家，作為機器人定位導航技術(shù)的領先企業(yè)，思嵐科技主要以激光SLAM取勝。它是我國最早將激光SLAM應用于服務機器人的企業(yè)，為了幫助機器人實現(xiàn)自主行走，國內(nèi)思嵐科技推出了模塊化自主定位導航解決方案SLAMWARE，這套定位導航方案以激光雷達作為核心傳感器，搭配定位導航控制核心SLAMWARE Core，可使機器人實現(xiàn)自主定位導航、自動建圖、路徑規(guī)劃與自動避障等功能。據(jù)了解，該開發(fā)套裝具有12米家用版及25米商用版之分，主要區(qū)別在于傳感器測距范圍的不同，思嵐科技商用版除了25米測距外，還推出了首款TOF激光雷達，測距半徑可達到40米，能滿足更多更大場景的應用，且抗光干擾能力更勝一籌。在室外60Klx的強光下依舊能實現(xiàn)穩(wěn)定測距及高精度地圖建圖。無論是室內(nèi)還是室外場景，都能輕松完成任務。

除了思嵐科技，國內(nèi)速感科技、布科思、米克力美、高仙、斯坦德等企業(yè)也涌入其中，且大多企業(yè)以激光SLAM為主，畢竟激光SLAM是當下最穩(wěn)定、可靠的定位導航方案，而視覺SLAM將是未來主流研究方向，不過未來兩者融合也將成為一種趨勢，采用多傳感器融合能做到取長補短，為市場打造出更好用的定位導航解決方案，進一步實現(xiàn)機器人的智能化進程。

總體來說，目前國內(nèi)SLAM技術(shù)無論是在技術(shù)層面還是應用層面仍處于發(fā)展階段，未來，隨著消費刺激及產(chǎn)業(yè)鏈不斷發(fā)展，SLAM技術(shù)將會有一片更為廣闊的市場。