SLAM技术应用场景 及在不同领域的应用又有何区别？

目前，SLAM技術(shù)在機(jī)器人、無人駕駛、AR/VR等領(lǐng)域已扮演了重要角色，在相關(guān)產(chǎn)品的帶動下，除了學(xué)術(shù)界，大眾對于SLAM技術(shù)的關(guān)注度也在逐年遞增，根據(jù)百度搜索指數(shù)來看，從2011年至今，SLAM一詞的搜索熱度始終處于穩(wěn)步增長狀態(tài)。

服務(wù)機(jī)器人成為時下SLAM技術(shù)應(yīng)用的典型場景

一直以來，SLAM技術(shù)被認(rèn)為是機(jī)器人實現(xiàn)自主定位導(dǎo)航的關(guān)鍵。幾年前，掃地機(jī)器人的興起使得SLAM技術(shù)名聲大噪，應(yīng)用SLAM技術(shù)的掃地機(jī)器人結(jié)合相應(yīng)傳感器，能讓掃地機(jī)器人實時掃描周圍環(huán)境，高效繪制高精度地圖數(shù)據(jù)，做到自主導(dǎo)航、避障等任務(wù)，從而能有序?qū)崿F(xiàn)房間內(nèi)的智能清掃。

相比沒有定位導(dǎo)航功能的掃地機(jī)器人就如同一只無頭蒼蠅一般，只會走直線，只有在碰到物體時才會轉(zhuǎn)向，以至于效率非常低下，并且有些地方也無法清潔到，而擁有自主定位導(dǎo)航的掃地機(jī)器人，在開啟清掃后，只需轉(zhuǎn)幾個圈圈的時間，就能毫厘不差的刻畫家庭環(huán)境構(gòu)造和家具分布。清掃時掃地機(jī)會先沿邊清掃出一片區(qū)域，在分區(qū)內(nèi)以弓字形的路徑走出工整的路線，邊掃邊建圖，通過一個個分區(qū)的形式將家里每個地方都清掃覆蓋到，最終形成家中的完整地圖。

當(dāng)然，除了掃地機(jī)器人，SLAM技術(shù)如今已在更多服務(wù)機(jī)器人身上被廣泛應(yīng)用，市面上送餐機(jī)器人、商場導(dǎo)購機(jī)器人、銀行自助服務(wù)機(jī)器人等大多采用SLAM技術(shù)，而絕大部分又基于了思嵐科技的激光SLAM技術(shù)。在實現(xiàn)服務(wù)機(jī)器人的自主行走中，激光SLAM技術(shù)正成為當(dāng)下繞不開的話題，激光SLAM主要以激光雷達(dá)作為核心傳感器，結(jié)合高性能SLAM算法，可使得服務(wù)機(jī)器人在未知環(huán)境中做到自主定位、建圖及路徑規(guī)劃等功能。

作為國內(nèi)最早將激光SLAM技術(shù)應(yīng)用于服務(wù)機(jī)器人的企業(yè)，目前，思嵐科技的機(jī)器人定位導(dǎo)航技術(shù)已走在了行業(yè)前茅，我們在生活場景中所能看到的各類服務(wù)機(jī)器人大多采用了思嵐科技的產(chǎn)品。微軟、阿里巴巴、科大訊飛、軟銀、優(yōu)必選等知名企業(yè)均是思嵐科技的合作伙伴，其客戶已遍布亞歐美洲20多個國家和地區(qū)，擁有超過2000家企業(yè)用戶及10萬以上個人用戶。

SLAM技術(shù)在不同應(yīng)用領(lǐng)域又有何區(qū)別？

服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域已成為現(xiàn)下SLAM技術(shù)的熱門應(yīng)用場景，當(dāng)然，在服務(wù)機(jī)器人之外，無人駕駛及AR/VR等領(lǐng)域的應(yīng)用也是一大熱門。從原理上來說，無人駕駛汽車其實也屬于移動機(jī)器人。近年來，Google、Uber、百度等企業(yè)都在加速研發(fā)的無人車，相信大家并不陌生，隨著城市物聯(lián)網(wǎng)和智能系統(tǒng)的完善，無人駕駛必是大勢所趨。無人駕駛主要是利用激光雷達(dá)作為核心傳感器，來獲取地圖數(shù)據(jù)，并構(gòu)建地圖，規(guī)避路程中遇到的障礙物，實現(xiàn)路徑規(guī)劃。與SLAM技術(shù)在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用類似，只是相比較于SLAM在機(jī)器人中的應(yīng)用，無人駕駛的激光雷達(dá)要求和成本高于機(jī)器人。

有別于SLAM在機(jī)器人、無人駕駛中的應(yīng)用，在AR領(lǐng)域則有很多不同。通過SLAM技術(shù)的實時定位，可以將虛擬的信息應(yīng)用到真實世界，真實的環(huán)境和虛擬的物體實時的疊加在同一個畫面或空間，這一畫面的實現(xiàn)，離不開SLAM技術(shù)，雖然在AR行業(yè)中也有一些可替代技術(shù)，但SLAM技術(shù)目前仍是最為理想的定位導(dǎo)航技術(shù)。

相比較于SLAM在機(jī)器人及無人駕駛上的應(yīng)用，在AR中，一般更關(guān)注于局部的精度，要求恢復(fù)的相機(jī)運(yùn)動避免出現(xiàn)漂移、抖動，這樣疊加的虛擬物體才能看起來與現(xiàn)實場景真實的融合在一起。但在機(jī)器人及無人駕駛上，一般更關(guān)注于全局的精度，需要恢復(fù)的整條運(yùn)動軌跡不能產(chǎn)生累計誤差，循環(huán)回路要能閉合，而在某個局部的漂移、抖動等問題往往對機(jī)器人應(yīng)用來說影響不大。另外，在AR上對硬件的體積、功率、成本等問題比機(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。

SLAM技術(shù)在不同的應(yīng)用場景都扮演了非常重要的角色，基于SLAM技術(shù)，機(jī)器人能在無人干預(yù)的情況下實現(xiàn)自主行走，無人機(jī)不再依賴于色塊識別，虛擬的世界也看起來更加“真實”。