雷鋒網按：本文作者SLAMTEC（思嵐科技公號slamtec-sh）技術顧問，專注SLAM及相關傳感器研發(fā)應用。本文是《機器人自主移動的秘密》系列第二篇。

SLAM主要解決機器人的實時定位與自動建圖問題，那么，在實際應用時，SLAM究竟是如何實現的呢？在實現過程中有哪些難點？

這是一個完整的SLAM和導航系統的主要架構圖：

其中，SLAM核心過程包括3個步驟，第一步稱為預處理。

我們知道，激光雷達和其他雷達設備一樣，某一個時刻只能獲取它所在位置的環(huán)境信息。

這就是我們所說的點云，它只能反映機器人所在環(huán)境中的一個部分。第一步預處理就是對激光雷達原始數據進行優(yōu)化，剔除一些有問題的數據，或者進行濾波。

第二步是匹配，也就是說把當前這一個局部環(huán)境的點云數據在已經建立地圖上尋找到對應的位置，這個步驟非常關鍵。

這個是ICP的點云匹配算法，用于實現匹配。說這個過程關鍵，就是因為它的好壞，直接影響了SLAM構建地圖的精度。這個過程和我們玩拼圖游戲有點類似，就是在已經拼好的畫面中找到相似之處，確定新的一個拼圖該放在哪里。

在SLAM過程中，需要將激光雷達當前采集的點云（紅色部分）匹配拼接到原有地圖中。

如果不進行匹配過程，所構建的地圖可能就亂成一團，變成這樣。

在這個部分完畢以后，就進行第三步，地圖融合，也就是將這一輪來自激光雷達的新數據拼接到原始地圖當中，最終完成地圖的更新。

就像這個圖一樣，這個過程是永遠伴隨SLAM過程的。

數據融合和簡單的貼圖是有很大的差異的。因為實際上傳感器描繪的世界存在一定的誤差，或者正巧在這個時間環(huán)境有了變化，例如機器人旁邊闖入了一只小貓。

因此，實際要進行的過程會更加復雜，需要用很多概率算法，并采用濾波的方式進行融合。將上述這個過程逐次執(zhí)行，就最終產生了我們看到的柵格地圖。

這個過程聽起來其實并不復雜，但是要處理好有很大難度。這里舉幾個例子，比如叫做Loop Closure（回環(huán)）問題。如果匹配算法不足夠優(yōu)秀，或者環(huán)境中存在很不巧的干擾，當機器人繞著環(huán)境一圈后，就會發(fā)現原本是應該閉合的一個環(huán)形走廊斷開了。

比如正常地圖應該這樣：

如果處理不好，實際地圖就成這樣：

對于環(huán)境比較大的場景，回環(huán)問題是不得不面對的，但現實總是不完美的，即使是激光雷達這種高精度傳感器，也難免存在誤差。而回環(huán)問題的難點恰恰在于在一開始出現少許誤差的時候，并不會被發(fā)覺，直到機器人繞著環(huán)路一圈，隨著誤差的累加，發(fā)現環(huán)路已經無法閉合時，此時已經釀成大錯，一般很難回天。當然這個問題并不是無解，一個好的商用化SLAM系統，回環(huán)問題是否能很好的解決，就成為評判這個系統實力的指標了。

這是前兩天在我們辦公室進行的測試，左邊的視頻是基于開源的ROS機器人操作系統進行的地圖構建，右邊的是基于SLAMWARE構建的地圖。

   

當機器人已經繞場一周后，ROS構建的地圖出現了中斷，而SLAMWARE構建的地圖是一個完美的閉環(huán)，它與我們辦公室的設計圖完美重合。

除了算法層面的回環(huán)問題，SLAM實際應用中還有很多這種坑，比如走廊問題與外界干擾問題。

以外界干擾問題來說，通常，激光雷達作為機器人的眼睛，一般是安裝在底盤上的，它能看到的視野很有限。當受到外界干擾（人類或者寵物等等）后，機器人很容易丟失定位精度，無法正常完成后續(xù)的建圖工作。

當機器人安裝SLAMWARE后，機器人受到干擾，可以完全不受影響，照樣能夠正常工作。

     

目前，SLAM的開源實現代表多為學術界，實際應用有很多Corner Case要處理，需要傳感器、系統參數、其他輔助設備的聯合調優(yōu)。

一般來說，上述的SLAM過程對于運算消耗是巨大的，雖然并沒有達到像訓練神經網絡動用服務器集群那種地步，但傳統上需要PC級別的處理器。

除配備激光雷達外，還需要機器人具有IMU（慣性測量單元）、里程計來為激光雷達提供輔助數據，否則SLAM系統也難以得到運行?？偟膩碚f，SLAM算法本身是一個對于外部系統有著多種依賴的算法，這是一個切實的工程問題。

很多機器人，比如掃地機是不可能裝一個PC進去的，為了讓SLAM能在這類設備里運行，除了解決激光雷達成本外，還要對SLAM算法做出很好的優(yōu)化。

這也是我們思嵐科技SLAMTEC主要的努力方向，一方面，我們這7年多很好的解決了各類實際SLAM算法難點，另一方面，我們把SLAM這個復雜的系統做了很大的優(yōu)化，可以放到一個硬幣那么大的模塊內部，降低尺寸功耗。此外，它還集成了IMU等配套傳感器，力求做到對于SLAM的使用便捷性。

那么，機器人利用SLAM技術得到了有效的空間信息后，它是怎樣實現路徑規(guī)劃的？SLAM和路徑規(guī)劃之間關系是怎樣的？下一篇文章，雷鋒網將持續(xù)更新，如有興趣可持續(xù)關注。

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