多维度对比激光SLAM与视觉SLAM.doc
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1、多维度对比激光SLAM与视觉SLAMSLAM(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
2、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。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
3、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;视觉 SLAM 地图构建,图片来源:百度 AI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
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