SLAM，全称叫做Simultaneous Localization and Mapping，中文叫做同时定位与建图。SLAM技术发展到如今已经几十年，目前以激光雷达作为主传感器的SLAM技术比较稳定、可靠，仍然是主流的技术方案。但随着最近几年计算机视觉技术的快速发展，SLAM技术越来越多的应用于家用机器人、无人机、AR设备，基于视觉的Visual SLAM（简称VSLAM）逐渐开始崭露头角。因为对VSLAM的研究要求，我对这一块展开了一些情报搜索，接下来，对前段时间学习到的资料与心得进行一下整理与分享。
如果想深入学习SLAM，可以参考一些成熟的方案来学习，各个高校提高的素材是很多的，比如宾大、MIT、ETH、香港科技大学、帝国理工等等都有比较好的代表作品，还有一个比较有前景的就是三维的机器视觉，普林斯顿大学的肖剑雄教授结合SLAM和Deep Learning做一些三维物体的分类和识别， 实现了一个对场景深度理解的机器人感知引擎。
总的来说，就是通过摄像机对周围环境进行图像采集，并对图像进行滤波和计算，完成自身位置确定和路径识别，并做出导航决策的一种新的导航技术。视觉导航采用被动工作方式，设备简单，成本低廉，应用范围广。视觉导航最主要的特征是自主性和实时性，无需依靠外界任何设备，视觉导航只需对储存系统和环境中的信息进行计算就可以得出导航信息。
整个SLAM大概可以分为前端和后端，前端相当于VO（视觉里程计），研究帧与帧之间变换关系。首先提取每帧图像特征点，利用相邻帧图像，进行特征点匹配，然后利用RANSAC去除大噪声，然后进行匹配，得到一个pose信息（位置和姿态），同时可以利用IMU（Inertial measurement unit惯性测量单元）提供的姿态信息进行滤波融合。
后端则主要是对前端出结果进行优化，利用滤波理论（EKF、UKF、PF）、或者优化理论TORO、G2O进行树或者图的优化。最终得到最优的位姿估计。
后端这边难点比较多，涉及到的数学知识也比较多，总的来说大家已经慢慢抛弃传统的滤波理论走向图优化去了，后面也会展开说明。
因为基于滤波的理论，滤波器稳度增长太快，这对于需要频繁求逆的EKF（扩展卡尔曼滤波器），PF压力很大。而基于图的SLAM，通常以keyframe（关键帧）为基础，建立多个节点和节点之间的相对变换关系，比如仿射变换矩阵，并不断地进行关键节点的维护，保证图的容量，在保证精度的同时，降低了计算量。
列举几个目前比较有名的SLAM算法：PTAM,MonoSLAM, ORB-SLAM,RGBD-SLAM,RTAB-SLAM,LSD-SLAM。
VSLAM的整体技术框架主要包括：传感器数据预处理、前端、后端、回环检测 与建图。
传感器数据预处理。这里的传感器包括摄像头、惯性测量单元（Inertial measurement unit，简称IMU）等，涉及传感器选型、标定、多传感器数据同步等技术。
又称为视觉里程计（visual odometry，简称VO）。主要是研究如何根据相邻帧图像定量估算帧间相机的运动。通过把相邻帧的运动轨迹串起来，就构成了相机载体（如机器人）的运动轨迹，解决了定位的问题。然后根据估算的每个时刻相机的位置，计算出各像素的空间点的位置，就得到了地图。
VSLAM中，前端主要涉及计算机视觉相关的算法。典型做法一般是：首先提取每帧图像特征点，对相邻帧进行特征点粗匹配，然后利用RANSAC（随机抽样一致）算法去除不合理的匹配对，然后得到位置和姿态信息。整个过程涉及到特征提取、特征匹配、对极几何、PnP、刚体运动、李代数等多视图几何知识。
前面说视觉里程计只计算相邻帧的运动，进行局部估计，这会不可避免的出现累积漂移，这是因为每次估计两个图像间的运动时都有一定的误差，经过相邻帧多次传递，前面的误差会逐渐累积，这样，轨迹漂移（drift）会越来越厉害。
解决轨迹漂移的方法有两个：后端优化、回环检测。
后端的作用主要是对前端的结果进行优化，得到最优的位姿估计。主要有两种方法：
一 基于滤波理论的优化
主要有 EKF, PF, RBPF, UKF等方法，其中EKF（扩展卡尔曼滤波）在早期是主流的方法。它的思路是将状态估计模型线性化，并用高斯分布近似其噪声，然后按照卡尔曼滤波进行预测来更新。
但是实际上，这种对噪声的高斯分布大部分情况下是不成立的，此外，线性化过程中丢失了高阶项。
二 非线性优化（图优化）
它的基本思想是将优化的变量作为图的节点，误差项作为图的边，在给定初值后，就可以迭代优化更新。由于图优化的稀疏性，可以在保证精度的同时，降低计算量。
总结：
后端优化涉及到的数学知识比较多，具有较高的难度。总的来说，从状态估计的角度来讲，SLAM是一个非线性非高斯系统。因此传统的滤波理论已经逐渐被抛弃，而图优化已经成为主流方法。
主要目的是让机器人能够认识自己曾经去过的地方，从而解决位置随时间漂移的问题。
视觉回环检测一般通过判断图像之间的相似性完成，这和我们人类用眼睛来判断两个相同的地点是一样的道理。因为图像信息丰富，因此VSLAM在回环检测中具有很大的优势。
当回环检测成功后，就会建立现在的图像和过去曾经见过图像的对应关系，后端优化算法可以根据这些信息来重新调整轨迹和地图，从而最大限度地消除累积误差。
SLAM根据不同的传感器类型和应用需求建立不同的地图。常见的有2D栅格地图、2D拓扑地图、3D点云地图等。
比如前面提到过的扫地机器人，它只需要知道房屋内部的简单二维地图就可以了，不需要知道房屋到底有多高；它只需要知道哪里可以通过，哪里是障碍物，而不需要知道这个障碍物到底是什么，长什么样子；因此目前大部分具有SLAM功能的扫地机器人几乎都是采用廉价的消费级激光雷达方案，很少采用视觉SLAM方案（VSLAM也不够稳定）。
2D拓扑地图更强调地图元素之间的连通关系，而对精确的位置要求不高，去掉了大量地图的细节，是一种非常紧凑的地图表达方式。如下所示：
3D点云地图在VSLAM中用的比较多，主要用于真实场景的视觉重建，重建的地图非常直观漂亮。但是点云地图通常规模很大，比如一张VGA分辨率（640 x 480）的点云图像，就会产生30万个空间点，这会占据非常大的存储空间，而且存在很多冗余信息。
前面介绍了VSLAM的典型技术框架。我们可以看到，将SLAM算法拆解后，用到的技术多是传统的计算机视觉算法，尤其是多视角几何相关知识。与当前大热的深度学习“黑箱模型”不同，SLAM的各个环节基本都是白箱，能够解释得非常清楚。但，SLAM算法并不是上述各种算法的简单叠加，而是一个需要相互折中、密切配合的复杂系统工程。
目前，依然存在着很多问题，制约着SLAM技术的未来发展，需要正在读文章的好朋友与辛苦的研究人员前来一起解决攻关！
多传感器融合、优化数据关联与回环检测、与前端异构处理器集成、提升鲁棒性和重定位精度都是SLAM技术接下来的发展方向。
SLAM在全面进入消费级市场的过程中，也面对着一些阻力和难题。比如Sensor精度不高、计算量大、Sensor应用场景不具有普适性等等问题。
从机器人的感知部分来说，传感器性能提升、前端处理（目前的sensor前端处理做的太少，给主CPU造成了很大的负担）、多传感器融合是一个很大的增长点。
现在人工智能也开始扬头，深度学习、神经网络专用的分布式异构处理器及其协处理器成为紧急需求，我个人很看好这一领域，也希望国内有公司能把这块做好。
也有好多创业公司做底层工艺比如高推重比电机、高能量密度电池、复合材料，他们和机器人产业的对接，也会加速机器人行业的发展。整个机器人生态架构会越来越清晰，从硬件层到算法层到功能层到SDK 再到应用层，每一个细分领域都有公司切入，随着这些产业节点的完善，能看到机器人行业的前景还是很棒的，相信不久之后就会迎来堪比互联网的指数式增长！
