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机器人主流定位技术激光SLAM与视觉SLAM谁更胜一筹

来源:雅博体育官网   发布时间:2021-11-25 01:35nbsp;  点击量:

本文摘要:定位技术是机器人构建自律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座标的方位及其本身的姿态。目前SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping即时定位与地图建构)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一脉相承于早期的基于测距的定位方法(如成像和红外单点测距)。 激光雷达(LightDetectionAndRanging)的经常出现和普及使得测量更慢更加定,信息更加非常丰富。

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定位技术是机器人构建自律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座标的方位及其本身的姿态。目前SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping即时定位与地图建构)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一脉相承于早期的基于测距的定位方法(如成像和红外单点测距)。

激光雷达(LightDetectionAndRanging)的经常出现和普及使得测量更慢更加定,信息更加非常丰富。激光雷达收集到的物体信息呈现一系列集中的、具备精确角度和距离信息的点,被称作点云。一般来说,激光SLAM系统通过对有所不同时刻两片点云的给定与核对,计算出来激光雷达相对运动的距离和姿态的转变,也就已完成了对机器人自身的定位。激光雷达距离测量较为精确,误差模型非常简单,在强光照射以外的环境中运行平稳,点云的处置也较为更容易。

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同时,点云信息本身包括必要的几何关系,使得机器人的路径规划和导航系统显得直观。激光SLAM理论研究也比较成熟期,落地产品更加非常丰富。什么是视觉SLAM?眼睛是人类提供外界信息的主要来源,视觉SLAM也具备类似于特点,它可以从环境中提供海量的、极富校验的纹理信息,享有极强的场景识别能力。早期的视觉SLAM基于滤波理论,其非线性的误差模型和极大的计算出来量沦为了它简单落地的障碍。

近年来,随着具备稠密性的非线性优化理论(BundleAdjustment)以及照相机技术、计算出来性能的变革,动态运营的视觉SLAM早已仍然是梦想。一般来说,一个视觉SLAM系统由前端和后端构成。

前端负责管理通过视觉增量式计算出来机器人的位姿,速度较慢。后末端,主要负责管理两个功能:一是在经常出现回环(即判断机器人返回了之前采访过的地点附近)时,找到回环并修正两次采访中间各处的方位与姿态;二是当前末端追踪遗失时,根据视觉的纹理信息对机器人展开新的定位。

非常简单说道,前端负责管理较慢定位,后末端负责管理较快的地图确保。视觉SLAM的优点是它所利用的非常丰富纹理信息。例如两块尺寸完全相同内容却有所不同的广告牌,基于点云的激光SLAM算法无法区别他们,而视觉则可以只能辨别。

这带给了重定位、场景分类上无可比拟的极大优势。同时,视觉信息可以更为更容易的被用来追踪和预测场景中的动态目标,如行人、车辆等,对于在简单动态场景中的应用于这是至关重要的。第三,视觉的投影模型理论上可以让无限远处的物体都转入视觉画面中,在合理的配备下(如长基线的双目照相机)可以展开很大尺度场景的定位与地图建构。仍然以来,业内对激光SLAM与视觉SLAM究竟谁更胜一筹,谁是未来主流趋势都有自己的观点,以下将非常简单从几个方面展开对比。

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应用于场景从应用于场景来说,VSLAM的应用于场景要非常丰富很多。VSLAM在室内外环境下皆能积极开展工作,但是对光的倚赖程度低,在伺机或者一些无纹理区域是无法展开工作的。而激光SLAM目前主要被应用于在室内,用来展开地图建构和导航系统工作。定位和地图建构精度在静态且非常简单的环境中,激光SLAM定位总体来讲高于视觉SLAM,但在较大尺度且动态的环境中,视觉SLAM因为其具备的纹理信息,展现出出有更佳的效果。

在地图建构上,激光SLAM精度较高,国内思岚科技的RPLIDAR系列建构的地图精度可超过2cm左右。


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