几种典型的SLAM应用场景和它的解决方案

　　随着AR/VR行业的兴起，以及智能移动机器人、无人驾驶的发展，行业对SLAM技术的需求出现了井喷。

　　另一方面，随着传感器技术的发展，计算资源的丰富以及算法的进步，SLAM技术本身也进入了一个从算法到产品过渡的阶段。行业中已经出现了一些以SLAM技术为主的产品，但离进入千家万户还有一定的距离。

　　本文将从SLAM的基本技术，典型SLAM的应用以及目前行业中使用的解决方案来介绍。

　　▍SLAM技术入门

　　SLAM是simultaneous localization and mapping的简写，中文直译为同时定位与建图，其中又以定位更为核心，建图实际上是在定位的基础上，将观测数据进行融合的过程。

　　关于定位，我们或许听过很多相关的术语，GPS（全球定位系统），基站定位，WIFI定位，陀螺仪等等；但以上定位方案无论是适用场景，还是精度，抑或是价格，对于常见的SLAM应用都不能满足需求，因此需要寻求更好的定位解决方案。

　　定位本质上可以定义为一个估计问题，通过传感器的观测数据（存在不同程度的噪声）来估计位置；也可以定义为一个优化问题，通过多种观测数据之间的约束关系，对位置进行优化。

　　逻辑上，噪声越低的传感器能够获得更好的定位精度，但需要在价格和精度上寻求balance；

　　目前行业中使用的传感器有：激光雷达（单线、多线，能够获得对应点的深度信息），深度摄像头（TOF，结构光，双目；三种方案各有优缺点，能够获取彩色和深度图像），IMU（惯导单元，能够获得高频的位移信号），彩色摄像头（单目，鱼眼，或者是经过特殊的设计获得更大的FOV），码盘（记录累积里程，累积误差大）；

　　对于定位，通常意义上我们都指绝对定位，比如我们的GPS，固定原点位置，所有的定位都以这个原点作为参考，并以经纬度表示；又比如建筑物内部，我们规定一个原点，其他的定位结果都已这个位置为参考，并加上度量衡（cm， m等）表示。

　　另外，在SLAM中我们也考虑相对定位（或者称为相对位移），当前时刻相对于前一时刻的旋转、平移量是多少，并且可以通过时序的累积得到绝对定位。

　　关于SLAM入门，在这里把几个相关的资料list出来：

　　1. slamcn主页：http://suo.im/SaPrA

　　2. 大神Andrew Davison的主页：http://suo.im/3WJvc1

　　3. openslam：http://openslam.org/

　　4. 《视觉SLAM十四讲》，高翔，总结比较全面，同时有对应的code可以参考

　　5. slam基础知识：http://suo.im/2icPv3

　　学习SLAM需要哪些预备知识？感兴趣的朋友可以关注一下上面的材料。