机器人定位技术 激光SLAM与视觉SLAM谁更胜一筹？

定位技术是机器人实现自主定位导航的最基本环节，是机器人在二维工作环境中相对于全局坐标的位置及其本身的姿态。目前SLAM （Simultaneous Localization and Mapping即时定位与地图构建）是业内主流的定位技术，有激光SLAM和视觉SLAM之分。

什么是激光SLAM？

激光SLAM脱胎于早期的基于测距的定位方法(如超声和红外单点测距)。激光雷达(Light Detection And Ranging)的出现和普及使得测量更快更准，信息更丰富。激光雷达采集到的物体信息呈现出一系列分散的、具有准确角度和距离信息的点，被称为点云。通常，激光SLAM系统通过对不同时刻两片点云的匹配与比对，计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变，也就完成了对机器人自身的定位。

激光雷达距离测量比较准确，误差模型简单，在强光直射以外的环境中运行稳定，点云的处理也比较容易。同时，点云信息本身包含直接的几何关系，使得机器人的路径规划和导航变得直观。激光SLAM理论研究也相对成熟，落地产品更丰富。

 

什么是视觉SLAM？

眼睛是人类获取外界信息的主要来源，视觉SLAM也具有类似特点，它可以从环境中获取海量的、富于冗余的纹理信息，拥有超强的场景辨识能力。早期的视觉SLAM基于滤波理论，其非线性的误差模型和巨大的计算量成为了它实用落地的障碍。近年来，随着具有稀疏性的非线性优化理论(Bundle Adjustment)以及相机技术、计算性能的进步，实时运行的视觉SLAM已经不再是梦想。

通常，一个视觉SLAM系统由前端和后端组成。前端负责通过视觉增量式计算机器人的位姿，速度较快。后端，主要负责两个功能：

一是在出现回环(即判定机器人回到了之前访问过的地点附近)时，发现回环并修正两次访问中间各处的位置与姿态；

二是当前端跟踪丢失时，根据视觉的纹理信息对机器人进行重新定位。简单说，前端负责快速定位，后端负责较慢的地图维护。

视觉SLAM的优点是它所利用的丰富纹理信息。例如两块尺寸相同内容却不同的广告牌，基于点云的激光SLAM算法无法区别他们，