SLAM技術在機器人中的應用與AR領域有什么不同？

近年來，隨著機器人、無人駕駛、AR等行業(yè)的興起，SLAM熱度持續(xù)攀升，對于SLAM技術的關注除了學術界，在相關產(chǎn)品的帶動下，大眾對于SLAM的關注度也在逐年遞增。根據(jù)百度的搜索指數(shù)來看，2011年至2019年，SLAM一詞的搜索熱度就一直處于穩(wěn)步增長狀態(tài)。

SLAM搜索熱度（來源百度指數(shù)）

SLAM意為“即時定位與地圖構建”，它是指運動物體根據(jù)傳感器的信息，一邊計算自身位置，一邊構建環(huán)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(nèi)的科沃斯、米家、嵐豹等掃地機器人均采用了SLAM算法結(jié)合激光雷達或攝像頭，讓掃地機器人能識別周圍環(huán)境，高效繪制室內(nèi)地圖，做到自主避障、路徑規(guī)劃等高級任務，從而實現(xiàn)房間內(nèi)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(zhuǎn)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(zhuǎn)幾個圈圈的時間，就能毫厘不差的刻畫家庭環(huán)境構造和家具分布。清掃時掃地機會先沿邊清掃出一片區(qū)域，在分區(qū)內(nèi)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(qū)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?；馃幔瑥脑砩蟻碚f，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(yè)都在加速研發(fā)的無人車相信大家并不陌生，隨著城市物聯(lián)網(wǎng)和智能系統(tǒng)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(shù)據(jù)，并構建地圖，規(guī)避路程中遇到的障礙物，實現(xiàn)路徑規(guī)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(huán)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(xiàn)，離不開SLAM技術，雖然在AR行業(yè)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(xiàn)漂移、抖動，這樣疊加的虛擬物體才能看起來與現(xiàn)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(chǎn)生累計誤差，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。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(xiàn)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”...。