机器人定位技术 激光SLAM与视觉SLAM谁更胜一筹?

本文探讨了机器人定位技术中的激光SLAM和视觉SLAM,分析了两者在应用场景、定位精度、地图构建、易用性等方面的差异。激光SLAM在精度和室内导航上占优,视觉SLAM则在纹理信息和动态场景识别上有优势,未来发展趋势是多传感器融合。

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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

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