同时进行定位和测绘

简介

同步定位和绘图或SLAM是一种方法，让我们建立一个地图，并同时在该地图上定位我们的车辆。SLAM算法用于未知环境的测绘和同步定位。

SLAM是如何发挥作用的

• 工程师可以利用SLAM来避开障碍物，也可以利用它们来进行路径规划。

• SLAM软件允许机器人系统、无人机或自主车辆在未知环境和困难地形中寻找路径。这个过程涉及大量的计算和处理能力。

• SLAM可用于绘制对人类探索来说太小或太危险的地区的地图

SLAM的工作

同步定位和测绘中使用的技术有两种类型。

首先（范围测量），前端的处理器，它包含一个信号处理器或传感器，并在很大程度上取决于传感器的类型和其效率。SLAM解决方案包括允许机器人或其他车辆观察其周围环境的外部设备。这可以是一个摄像头，一个强大的传感器，或一个LiDAR来测量环境的物理属性，如位置、距离或速度。

第二（数据提取和后处理），是后端堆栈，它不包含任何传感器，但可以接收来自前端的信号，并做姿势图形优化。后端 “解决方案的目的是提取由传感器或测量仪器收集的数据。这些信息被处理并用于识别周围环境中的地标。它们可能包含复杂的计算机软件，运行着高效的算法。

让我们来看看几个前端处理组件。

LiDAR

LiDAR .它通过光传感器使用光来定位陌生的物体。它们是最受欢迎的同步定位。LiDAR技术利用光能从物理环境中收集数据，通过使用激光束，在击中目标时得到反射，然后测量光束返回所需的时间。这个过程被用来生成高度精确的未知地形图和周围环境的三维模型。

LiDAR需要非常少的能量来操作。它可以通过使用一束激光或高能光源来收集任何障碍物的高度精确数据，而这可能是人眼无法看到的。机器人使用的是二维激光雷达SLAM。在自主车辆中，我们一般使用3D激光雷达SLAMS。

虽然LiDAR在后端需要一点处理能力，但其成本的下降已经普及了其使用。

视觉SLAM

它使用从相机和其他图像传感器获得的图像。这些相机的范围从简单的相机到能够捕捉广角、全景和鱼眼图像的复杂相机系统。RGB、夜视和立体摄像机也非常流行。其中一些相机系统价格低廉，还能从环境中感知大量信息，并检测地标，最终有助于图形优化。深度感应相机比单眼相机更强大，因为它们可以感知深度，并提供更精确的测量，惯性测量单元可以捕捉方向和速度。

同步定位和测绘的用途

几十年来，SLAM一直被广泛用于研究和技术及理论应用。然而，由于组件（激光雷达、照相机等）的成本不断降低，SLAM正在找到一个普遍使用的地方。

1.地板清洁机器人

我们可能经常在许多普通家庭中遇到清洁机器人。这种机器人也是根据同步定位的原则工作的。如果没有SLAM，清洁机器人将只是在地板上移动，无法检测到障碍物或记住它之前清洁过的地方。使用SLAM，真空机器人可以定位和映射地板，也能够有效地避免任何类型的障碍物。

2.AR/VR应用

由SLAM驱动的系统可以被虚拟现实系统用来改善其触觉、反馈、音频质量、显示和人工智能组件。

3.自动驾驶汽车

自主驾驶汽车利用SLAM技术绘制路径和车辆周围的地图。它使用多个传感器，如激光雷达、GPS、摄像头等来感知环境参数。自主驾驶汽车可以利用SLAM系统进行车道检测、路径传播、识别交通状况，还可以通过交通符号和灯光进行阅读。现在我们有高效的GPS传感器，可以帮助SLAM系统进行准确的地理定位。

总结

SLAM是一项新兴技术，尽管它已被用于研究和应用超过十年。SLAM技术有可能为我们的智能系统提供一个境界，即它们如何感知其物理环境并与之有效互动。