激光SLAM Vs 视觉SLAM

本文介绍了SLAM技术的基本概念及其在机器人、无人机等领域的应用。详细对比了激光SLAM与VSLAM在成本、应用场景、地图精度等方面的优劣,并探讨了两者的发展趋势。

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由于传感器种类和安装方式的不同,SLAM的实现方式和难度会有一定的差异。按传感器来分,SLAM主要分为激光SLAM和VSLAM两大类

SLAM(同步定位与地图构建),是指运动物体根据传感器的信息,一边计算自身位置,一边构建环境地图的过程,解决机器人等在未知环境下运动时的定位与地图构建问题。目前,SLAM的主要应用于机器人、无人机、无人驾驶、AR、VR等领域。其用途包括传感器自身的定位,以及后续的路径规划、运动性能、场景理解。 

由于传感器种类和安装方式的不同,SLAM的实现方式和难度会有一定的差异。按传感器来分,SLAM主要分为激光SLAM和VSLAM两大类。其中,激光SLAM比VSLAM起步早,在理论、技术和产品落地上都相对成熟。基于视觉的SLAM方案目前主要有两种实现路径,一种是基于RGBD的深度摄像机,比如Kinect;还有一种就是基于单目、双目或者鱼眼摄像头的。VSLAM目前尚处于进一步研发和应用场景拓展、产品逐渐落地阶段。

激光SLAM:早在2005年的时候,激光SLAM就已经被研究的比较透彻,框架也已初步确定。激光SLAM,是目前最稳定、最主流的定位导航方法。

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激光SLAM地图构建

VSLAM(基于视觉的定位与建图):随着计算机视觉的迅速发展,视觉SLAM因为信息量大,适用范围广等优点受到广泛关注。

(1)基于深度摄像机的Vslam,跟激光SLAM类似,通过收集到的点云数据,能直接计算障碍物距离;

(2)基于单目、鱼眼相机的VSLAM方案,利用多帧图像来估计自身的位姿变化,再通过累计位姿变化来计算距离物体的距离,并进行定位与地图构建;

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一直以来,不管是产业界还是学术界,对激光SLAM和VSLAM到底谁更胜一筹,谁是未来的主流趋势这一问题,都有自己的看法和见解。下面就简单从几个方面对比了一下激光SLAM和VSLAM。

成本

不管是Sick,北洋,还是Velodyne,价格从几万到几十万不等,成本相对来说比较高,但目前国内也有低成本激光雷达(RPLIDAR)解决方案。VSLAM主要是通过摄像头来采集数据信息,跟激光雷达一对比,摄像头的成本显然要低很多。但激光雷达能更高精度的测出障碍点的角度和距离,方便定位导航。

应用场景

从应用场景来说,VSLAM的应用场景要丰富很多。VSLAM在室内外环境下均能开展工作,但是对光的依赖程度高,在暗处或者一些无纹理区域是无法进行工作的。而激光SLAM目前主要被应用在室内,用来进行地图构建和导航工作。

地图精度

激光SLAM在构建地图的时候,精度较高,思岚科技的RPLIDAR系列构建的地图精度可达到2cm左右;VSLAM,比如常见的,大家也用的非常多的深度摄像机Kinect,(测距范围在3-12m之间),地图构建精度约3cm;所以激光SLAM构建的地图精度一般来说比VSLAM高,且能直接用于定位导航。

易用性

激光SLAM和基于深度相机的VSLAM均是通过直接获取环境中的点云数据,根据生成的点云数据,测算哪里有障碍物以及障碍物的距离。但是基于单目、双目、鱼眼摄像机的VSLAM方案,则不能直接获得环境中的点云,而是形成灰色或彩色图像,需要通过不断移动自身的位置,通过提取、匹配特征点,利用三角测距的方法测算出障碍物的距离。

安装方式

雷达最先开始应用于军事行业,后来逐渐民用。被大家广泛知晓最先应该是从谷歌的无人车上所知道的。当时Velodyne雷达体积、重量都较大,应用到一些实际场景中显然不适合。比如无人机、AR、VR这种,本身体积就很小,再搭载大体积的激光雷达的话,根本无法使用,也影响美感和性能。所以VSLAM的出现,利用摄像头测距,弥补了激光雷达的这一缺点,安装方式可以随着场景的不同实现多元化。

其他

除了上面几点之外,在探测范围、运算强度、实时数据生成、地图累计误差等方面,激光SLAM和视觉SLAM也会存在一定的差距。

比如:

可以明显看出,对于同一个场景,VSLAM在后半程中出现了偏差,这是因为累积误差所引起的,所以VSLAM要进行回环检验。

激光SLAM优势:

1.可靠性高、技术成熟

2.建图直观、精度高、不存在累计误差

3.地图可用于路径规划

激光SLAM劣势:

1.受Lidar探测范围限制

2.安装有结构要求

3.地图缺乏语义信息

VSLAM优势:

1.结构简单,安装的方式多元化

2.无传感器探测距离限制,成本低

3.可提取语义信息

VSLAM劣势:

1.环境光影响大、暗处(无纹理区域)无法工作

2.运算负荷大,构建的地图本身难以直接用于路径规划与导航

3.传感器动态性能还需提高,地图构建时会存在累计误差

激光SLAM是目前比较成熟的定位导航方案,视觉SLAM是未来研究的一个主流方向。所以,未来,多传感器的融合是一种必然的趋势。取长补短,优势结合,为市场打造出真正好用的、易用的SLAM方案。SLAMTEC—思岚科技也会努力在自己的领域里,把激光SLAM定位导航方案进一步优化、升级,结合市场上的优质技术,努力做到为市场提供好用的定位导航解决方案。

### 激光SLAM视觉SLAM的对比 #### 原理 激光SLAM依赖于激光测距仪获取环境的距离数据,通过扫描周围环境形成二维或三维的地图。该方法利用几何特征匹配和运动模型估计位置变化,从而完成定位与地图构建的任务[^1]。 相比之下,视觉SLAM则依靠图像处理技术解析相机捕捉的画面信息,提取并跟踪自然标志点或其他显著结构作为参照物来计算自身的移动轨迹,并同步绘制出周边区域的空间布局图。这可以借助单目、双目或是RGB-D类型的摄像头实现[^3]。 #### 优点 激光SLAM的优点在于测量精确度高,光照条件影响较小,能够快速建立较为稳定的局部地图,在动态环境中表现良好。而且由于其工作原理简单明了,所以算法相对容易理解和优化,整体性能稳定可靠。 对于视觉SLAM而言,最大的优势是可以获得丰富的色彩纹理细节,有助于识别物体类别甚至具体实例;另外成本低廉且易于部署,因为大多数消费级电子产品已经内置有高质量摄像头设备。 #### 缺点 然而,激光SLAM也存在局限性——它难以感知颜色形状等外观属性,无法有效应对复杂多变的大规模开放空间挑战,同时硬件价格昂贵限制了广泛应用的可能性[^2]。 视觉SLAM面临的难题主要包括对外界光线敏感性强,低照度环境下成像质量差可能导致误判;此外长时间运行可能会遇到累计误差增大的情况,即所谓的漂移现象,这对系统的长期稳定性提出了更高要求。 #### 应用场景 鉴于上述特性,激光SLAM更适合应用于室内固定路线引导服务机器人、无人驾驶车辆的城市道路测试等领域,这些场合往往具备较好的结构性和平面化特点利于发挥激光雷达的优势。 而视觉SLAM凭借低成本易集成的特点更适用于增强现实/虚拟现实体验装置、智能家居监控系统以及个人手持终端辅助导航等功能开发当中,尤其是在那些对视觉效果有一定需求的应用案例里显得尤为重要。 ```python # Python代码示例:简单的激光SLAM模拟器初始化设置 import numpy as np class LaserSlamSimulator: def __init__(self, map_size=(100, 100), resolution=0.1): self.map_width, self.map_height = map_size self.resolution = resolution self.grid_map = np.zeros((int(self.map_width / self.resolution), int(self.map_height / self.resolution))) # 更多功能待补充... ```
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