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| 本文作者： 宗仁 | 2016-05-12 21:03 |
什么是SLAM？機(jī)器人在未知環(huán)境中，要實(shí)現(xiàn)智能化需要完成三個(gè)任務(wù)，第一個(gè)是定位（Localization)，第二個(gè)是建圖(Mapping)，第三個(gè)則是隨后的路徑規(guī)劃(Navigation)。
之前地平線的高翔博士用這樣一句話概括SLAM的釋義。不過(guò)實(shí)際生活中的SLAM都是和激光雷達(dá)或者單目/雙目攝像頭結(jié)合的形式出現(xiàn)在我們面前的，有時(shí)甚至跟更多的傳感器融合，這讓很多人覺得這個(gè)技術(shù)不是一兩句話能概括清楚的，但當(dāng)我們熟悉完它在每一個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用啊，就會(huì)明白，它，SLAM，原來(lái)是這樣一個(gè)東西，而且會(huì)比我們所想象的要重要的多。
若是兩年前有人跟我們提SLAM技術(shù)的話，很多人的印象是那個(gè)是用在室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人上的技術(shù)，如果非要找個(gè)剛需場(chǎng)景的話，掃地機(jī)那邊畫圖邊掃地的樣子簡(jiǎn)直是最好像向陌生人解釋這東西有多牛掰的神器。
但是，誰(shuí)也沒(méi)料到，兩年后，因?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺技術(shù)的快速發(fā)展，攝像頭和激光雷達(dá)成本的降低，SLAM正在AR、機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、無(wú)人駕駛等領(lǐng)域火速入侵，用夸張點(diǎn)的說(shuō)法，就像移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的手機(jī)地圖定位一樣，只要是跟位置相關(guān)的生意，誰(shuí)拋棄了這張地圖，誰(shuí)將拋棄了自己的未來(lái)。
至于SLAM技術(shù)為什么這么重要，用SLAM技術(shù)發(fā)燒友Guang Ling的話說(shuō)。
一個(gè)機(jī)器人也好，無(wú)人汽車也好，其中最核心，最根本的問(wèn)題有四個(gè)，定位技術(shù)（Localization）, 跟蹤技術(shù)（Tracking）, 路徑規(guī)劃技術(shù)（Path Planning）, 還有就是控制技術(shù)（Controlling）。 而這四個(gè)問(wèn)題中的前三個(gè)，SLAM都扮演了最核心的功能， 其意義，打個(gè)比方，就像移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代中，wifi和3/4G數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)對(duì)手機(jī)的意義，是一樣的。扮演一個(gè)最核心，也是最不可或缺的角色。
若是手機(jī)離開了WIFI和數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，就像無(wú)人車和機(jī)器人，離開了SLAM一樣。但對(duì)于AR和AI來(lái)說(shuō)，因?yàn)檫@兩個(gè)品類非常寬泛，所以，SLAM對(duì)其影響，就相對(duì)比較有限。
一個(gè)技術(shù)重要的最好證據(jù)，就是看見它正在在各個(gè)領(lǐng)域深入應(yīng)用，并且各個(gè)領(lǐng)域都視它為未來(lái)，下面我們從這四個(gè)時(shí)下最熱的領(lǐng)域一窺它的火爆。
掃地機(jī)要算機(jī)器人里最早用到SLAM技術(shù)這一批了，國(guó)內(nèi)的科沃斯、塔米掃地機(jī)通過(guò)用SLAM算法結(jié)合激光雷達(dá)或者攝像頭的方法，讓掃地機(jī)可以高效繪制室內(nèi)地圖，智能分析和規(guī)劃掃地環(huán)境，從而成功讓自己步入了智能導(dǎo)航的陣列。
不過(guò)有意思的是，科沃斯引領(lǐng)時(shí)尚還沒(méi)多久，一大幫懂Slam算法的掃地機(jī)廠商就開始陸陸續(xù)續(xù)地推出自己的智能導(dǎo)航，直到昨天雷鋒網(wǎng)還看到一款智能掃地機(jī)新鮮出爐，而這追逐背后的核心，大家都知道就是SLAM技術(shù)的應(yīng)用。
而另一個(gè)跟SLAM息息相關(guān)的室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人，因?yàn)槟壳笆袌?chǎng)定位和需求并不明確，我們目前只能在商場(chǎng)導(dǎo)購(gòu)室內(nèi)機(jī)器人和Buddy那樣的demo視頻里才能看到，國(guó)內(nèi)Watchhhh Slam和Slam Tech兩家公司都是做這方面方案提供的，以現(xiàn)實(shí)的觀點(diǎn)看，現(xiàn)在室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人市場(chǎng)定位和需求沒(méi)落地的時(shí)候，由方案商公司推動(dòng)，商用室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人先行，這反而是一種曲線救國(guó)的發(fā)展方式。
目前基于SLAM技術(shù)開發(fā)的代表性產(chǎn)品有微軟的Hololens，谷歌的Project Tango以及同樣有名的Magic Leap，后者4月20號(hào)公布它的新一代水母版demo后，國(guó)內(nèi)的AR公司更加看到了這個(gè)趨勢(shì)，比如進(jìn)化動(dòng)力近期就公布了他們的SLAM demo, 用一個(gè)小攝像頭實(shí)現(xiàn)VR頭顯空間定位，而易瞳去年10月雷鋒網(wǎng)去試用新品的時(shí)候，就發(fā)現(xiàn)已經(jīng)整合SLAM技術(shù)了，國(guó)內(nèi)其他公司雖然沒(méi)有正式公布，但我們可以肯定，他們都在暗暗研發(fā)這項(xiàng)技術(shù)，只等一個(gè)成熟的時(shí)機(jī)就會(huì)展現(xiàn)給大家。
進(jìn)化動(dòng)力CTO聶崇嶺向雷鋒網(wǎng)表示，如果用一個(gè)準(zhǔn)確的說(shuō)法
很多VR應(yīng)用需要用到SLAM技術(shù)，定位只是一個(gè)feature，路徑記錄、3D重構(gòu)、地圖構(gòu)建都可以是SLAM技術(shù)的輸出。
國(guó)外的話，原來(lái)做 Google X Project Wing 無(wú)人機(jī)的創(chuàng)始人 MIT 機(jī)器人大牛 Nicholas Roy 的學(xué)生 Adam Bry 創(chuàng)辦的 Skydio，挖來(lái)了 Georgia Tech 的 Slam 大牛教授 Frank Dellaert 做他們的首席科學(xué)家。
國(guó)內(nèi)大家非常熟悉的大疆精靈四避障用的雙目視覺+超聲波，一位大疆工程師徐梟涵在百度百家的撰文里坦率承認(rèn)
“P4里面呈現(xiàn)的主動(dòng)避障功能就是一種非常非常典型的Slam的弱應(yīng)用，無(wú)人機(jī)只需要知道障礙物在哪，就可以進(jìn)行 Planning，并且繞開障礙物。當(dāng)然Slam能做的事情遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這些，包括災(zāi)區(qū)救援，包括探洞，包括人機(jī)配合甚至集群，所有的關(guān)于無(wú)人機(jī)的夢(mèng)想都建立在Slam之上，這是無(wú)人機(jī)能飛（具有定位，姿態(tài)確定以后）的時(shí)代以后，無(wú)人機(jī)最核心的技術(shù)。”
而近期另一個(gè)號(hào)稱刷爆美國(guó)朋友圈的hover camera無(wú)人機(jī)，因?yàn)槠鋭?chuàng)始人的的計(jì)算機(jī)視覺背景，正式把SLAM技術(shù)應(yīng)用進(jìn)來(lái)了，在介紹他們無(wú)人機(jī)的主要產(chǎn)品技術(shù)時(shí)，提到了
●SLAM（即時(shí)定位與地圖構(gòu)建）：通過(guò)感知自身周圍環(huán)境來(lái)構(gòu)建3D增量式地圖，從而實(shí)現(xiàn)自主定位和導(dǎo)航。
因?yàn)镚oogle無(wú)人駕駛車的科普，很多人都知道了基于激光雷達(dá)技術(shù)的Lidar Slam。Lidar Slam是指利用激光雷達(dá)作為外部傳感器，獲取地圖數(shù)據(jù)，使機(jī)器人實(shí)現(xiàn)同步定位與地圖構(gòu)建。雖然成本高昂，但目前為止是最穩(wěn)定、最可靠、高性能的SLAM方式。
另外，2011 年，牛津大學(xué)Mobile Robotics Group 首次向公眾展示他們的第一輛無(wú)人駕駛汽車野貓（Wildcat），這是一輛由 Bowler Wildcat 4X4 改裝而成的車。汽車頭頂?shù)南鄼C(jī)和激光能夠搜集信息然后即時(shí)分析導(dǎo)航，已經(jīng)成功通過(guò)了測(cè)試。2014 年，他們改裝的一輛 Nissan 的 Leaf 也成功路測(cè)。
Mobile Robotics Group主要研究領(lǐng)域是大規(guī)模的導(dǎo)航和對(duì)自然場(chǎng)景理解。據(jù)稱，團(tuán)隊(duì)所擁有的技術(shù)非常牛逼，其復(fù)雜和先進(jìn)性遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)一般的同步定位與地圖構(gòu)建（SLAM）算法。
可圈可點(diǎn)的是，對(duì)于無(wú)人駕駛技術(shù)，他們并沒(méi)有使用 GPS 或者是嵌入式的基礎(chǔ)設(shè)施（信標(biāo)之類的），而是使用算法來(lái)導(dǎo)航，包括機(jī)器學(xué)習(xí)和概率推理來(lái)建立周圍的地圖等。
既然SLAM技術(shù)如文章SLAM的世紀(jì)意義所說(shuō)，它對(duì)于機(jī)器人是個(gè)通用技術(shù)，要更深入的了解它，你只能通過(guò)它在不同領(lǐng)域應(yīng)用的異同來(lái)比較，你才會(huì)知道它到底是個(gè)什么東西。
* 關(guān)于SLAM技術(shù)在AR行業(yè)的應(yīng)用，跟在機(jī)器人上使用時(shí)有什么不同的地方。Watchhhh Slam創(chuàng)始人劉博士在接受arinchina采訪的時(shí)候曾給出了很好的答案，雷鋒網(wǎng)這里就不重復(fù)了：
1)精度上，AR一般更關(guān)注于局部精度，要求恢復(fù)的相機(jī)運(yùn)動(dòng)避免出現(xiàn)漂移、抖動(dòng)，這樣疊加的虛擬物體才能看起來(lái)與現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景真實(shí)地融合在一起;機(jī)器人一般更關(guān)注全局精度，需要恢復(fù)的整條運(yùn)動(dòng)軌跡誤差累積不能太大，循環(huán)回路要能閉合，而在某個(gè)局部的漂移、 抖動(dòng)等問(wèn)題往往對(duì)機(jī)器人應(yīng)用來(lái)說(shuō)影響不大。
2)效率上，AR需要在有限的計(jì)算資源下實(shí)時(shí)求解，人眼的刷新率為24幀，所以AR的計(jì)算效率通常需要到達(dá)30幀以上; 機(jī)器人本身運(yùn)動(dòng)就很慢，可以把幀率降低，所以對(duì)算法效率的要求相對(duì)較低。
3)配置上，AR對(duì)硬件的體積、功率、成本等問(wèn)題比機(jī)器人更敏感，比如機(jī)器人上可以配置魚眼、雙目或深度攝像頭、高性能CPU等硬件來(lái)降低SLAM的難度，而AR應(yīng)用更傾向于采用更為高效、魯邦的算法達(dá)到需求。
* 關(guān)于SLAM技術(shù)在AR行業(yè)的應(yīng)用，跟在無(wú)人機(jī)行業(yè)的應(yīng)用有什么不同的地方。易瞳CTO艾韜表示
無(wú)人機(jī)范圍大，精度要求沒(méi)那么高，有其他的光流、超聲波傳感器的輔助；而應(yīng)用在AR的話，AR的幀率要求高，定位要求更高，對(duì)體驗(yàn)也要求更高。
* 關(guān)于SLAM技術(shù)在機(jī)器人行業(yè)的應(yīng)用，跟在無(wú)人車行業(yè)的應(yīng)用有什么不同的地方。Velodyne激光雷達(dá)的老翁表示
SLAM在無(wú)人駕駛中的應(yīng)用和移動(dòng)機(jī)器人中的應(yīng)用，從原理上講，沒(méi)有任何區(qū)別，無(wú)人駕駛汽車，就是移動(dòng)機(jī)器人中的一種。sabastian教授的《Aritificial Inteligence for Robot》教程中，直接把無(wú)人駕駛汽車，叫做移動(dòng)機(jī)器人。
但實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的差別，會(huì)讓傳感器和所用激光雷達(dá)的成本很不一樣。
* 關(guān)于SLAM技術(shù)在無(wú)人機(jī)行業(yè)的應(yīng)用，跟在無(wú)人車行業(yè)的應(yīng)用有什么不同的地方。Velodyne激光雷達(dá)的老翁接著表示
關(guān)于無(wú)人車和無(wú)人機(jī)中，Slam的區(qū)別，最大的區(qū)別是二維和三維。無(wú)人車是二維，無(wú)人機(jī)是三維。SLAM在二維世界中，有三個(gè)量，x軸，y軸，和方向角。三維世界中，會(huì)復(fù)雜很多，有6個(gè)量，x，y，z，roll，yaw，pitch。就是說(shuō)，在確定位置時(shí)，無(wú)人機(jī)要多確定三個(gè)量，相應(yīng)的計(jì)算量會(huì)大很多。但是原理仍然是一樣的。
很多人注意到，同一個(gè)行業(yè)的SLAM應(yīng)用，有人用相對(duì)傳統(tǒng)的激光雷達(dá)技術(shù)，有人用號(hào)稱必定是未來(lái)趨勢(shì)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)（單目+雙目攝像頭），以室內(nèi)機(jī)器人為例，它們的區(qū)別在哪里呢？
速騰聚創(chuàng)CEO邱純鑫表示
區(qū)別應(yīng)該從傳感器分，再?gòu)乃惴ㄉ戏郑麄兙壬夏壳澳茏龅讲畈欢啵す庀鄬?duì)要穩(wěn)定一些，而幀數(shù)，視覺要快很多，比如比30針（人眼上限）要快很多，畢竟每秒出數(shù)不同，配置的話，現(xiàn)在激光雷達(dá)也有平價(jià)華的方案了，配置要求都不是那么高。
而以無(wú)人機(jī)為例，不管精靈四還是Hover camera的SLAM，各家都要在SLAM技術(shù)上結(jié)合額外的超聲波或者光流技術(shù)定位，雷鋒網(wǎng)問(wèn)邱純鑫這是不是表明純SLAM技術(shù)有硬傷，邱純鑫表示
純SLAM算法是有些問(wèn)題的，比如基于已經(jīng)地圖的SLAM還是基于未知環(huán)境的SLAM，后者就有難度。
從上面SLAM在各大領(lǐng)域的小荷才露尖尖角，我們已經(jīng)嗅到了SLAM將在各個(gè)領(lǐng)域全面入侵的苗頭。
有了它，將讓真正的智能機(jī)器人觸手可及。
有了它，無(wú)人機(jī)將不再依賴于雞肋的色塊識(shí)別。
有了它，Magic Leap 這樣的AR神話將變成現(xiàn)實(shí)。
……
如果僅僅是一個(gè)無(wú)人機(jī)行業(yè)，借用大疆那位工程師的經(jīng)典點(diǎn)評(píng)“所有的關(guān)于無(wú)人機(jī)的夢(mèng)想都建立在SLAM之上”，那其它行業(yè)SLAM將帶給我們?cè)鯓拥恼鸷常隳茴A(yù)見嗎？
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