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SLAM技术在机器人中的应用与AR领域有什么不同?

 

近年来,随着机器人、无人驾驶、AR等行业的兴起,SLAM热度持续攀升,对于SLAM技术的关注除了学术界,在相关产品的带动下,大众对于SLAM的关注度也在逐年递增。根据百度的搜索指数来看,2011年至2019年,SLAM一词的搜索热度就一直处于稳步增长状态。SLAM技术搜索热度

SLAM搜索热度(来源百度指数)

SLAM意为“即时定位与地图构建”,它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,目前,SLAM在机器人、无人驾驶、AR等领域扮演了重要角色。

先拿扫地机器人来说,它是机器人里最早用到SLAM技术的,国内的科沃斯、米家、岚豹等扫地机器人均采用了SLAM算法结合激光雷达或摄像头,让扫地机器人能识别周围环境,高效绘制室内地图,做到自主避障、路径规划等高级任务,从而实现房间内的智能清扫。而没有定位导航功能的扫地机就如同一只无头苍蝇一般,只会走直线,只有在碰到物体时才会转向,以至于效率非常低下,并且有些地方也无法清洁到,而拥有自主定位导航的扫地机器人,在开启清扫后,只需转几个圈圈的时间,就能毫厘不差的刻画家庭环境构造和家具分布。清扫时扫地机会先沿边清扫出一片区域,在分区内以弓字形的路径走出工整的路线,边扫边建图,通过一个个分区的形式将家里每个地方都清扫覆盖到,最终形成家中的完整地图。岚豹扫地机应用SLAM技术实例

岚豹扫地机在家中最终形成的完整地图

当然,在机器人领域,SLAM技术不仅仅可以应用到扫地机器人中,它还有很多应用实例,例如酒店服务、自动送餐、儿童陪伴、智能引导、智能仓储等等。

除此之外,SLAM技术在无人驾驶领域也异常火热,从原理上来说,无人驾驶汽车其实也属于移动机器人。近年来,Google、Uber、百度等企业都在加速研发的无人车相信大家并不陌生,随着城市物联网和智能系统的完善,无人驾驶必是大势所趋。无人驾驶主要是利用激光雷达作为核心传感器,来获取地图数据,并构建地图,规避路程中遇到的障碍物,实现路径规划。与SLAM技术在机器人领域的应用类似,只是相比较于SLAM在机器人中的应用,无人驾驶的激光雷达要求和成本高于机器人。

有别于SLAM在机器人、无人驾驶中的应用,在AR领域则有很多不同。通过SLAM技术的实时定位,可以将虚拟的信息应用到真实世界,真实的环境和虚拟的物体实时的叠加在同一个画面或空间,这一画面的实现,离不开SLAM技术,虽然在AR行业中也有一些可替代技术,但SLAM技术目前仍是最为理想的定位导航技术。

相比较于SLAM在机器人及无人驾驶上的应用,在AR中,一般更关注于局部的精度,要求恢复的相机运动避免出现漂移、抖动,这样叠加的虚拟物体才能看起来与现实场景真实的融合在一起。但在机器人及无人驾驶上,一般更关注于全局的精度,需要恢复的整条运动轨迹不能产生累计误差,循环回路要能闭合,而在某个局部的漂移、抖动等问题往往对机器人应用来说影响不大。另外,在AR上对硬件的体积、功率、成本等问题比机器人更敏感,比如机器人上可以配置鱼眼、双目或深度摄像头、高性能CPU等硬件来降低SLAM的难度,而AR应用更倾向于采用更为高效、鲁邦的算法达到需求。

在不同的应用领域,SLAM技术都扮演了非常重要的角色,它的出现让真正的智能移动机器人触手可及,让无人机将不再依赖于色块识别,让虚拟的世界更加“真实”...。

关键字:SLAM,SLAM技术

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