SLAM前端技術選擇思考

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    以前是專門做室內地圖技術研究的，先後學習和分析了多種基於電磁的室內地圖技術，如WiFi指紋定位（先後出現過RSSI、CTF、CIR多種指紋特徵）、WiFi ToF定位、低功耗藍芽BLE以及iBeacon定位，調研和測試過超寬頻（UWB）定位技術、地磁指紋定位等技術。後面有時間會準備一個適用情境和效能指標的詳細對比分析。

    室內地圖技術通常以定位地區的精準結構及地圖已知為前提，隨著機器人相關技術的發展和應用情境的逐步拓展，同步定位與地圖構建SLAM技術日益重要，近兩個月學習和測試了下SLAM相關的技術。作為新手，也是結合自己以前的工作積累和近期思考，今天先從SLAM技術的前端感知技術入手介紹下SLAM前端的選擇。

    SLAM的前端技術選擇對於後續的處理演算法和適用的應用情境具有十分重要的意義。SLAM前端包括單目視覺、雙目視覺、雷射雷達、深度攝像機（RGB-D），由於需要構建地圖，無法形成高密度點雲的毫米波雷達、超聲波雷達一般僅作為避障使用，或者是類似於慣性測量單元IMU、裡程計等用於輔助確定位置。下表分析比較了上述不同SLAM前端的特性。

表1   SLAM前端感知技術對比分析

名稱	適用情境	測距精度	測距範圍	計算複雜度	支援自身快速移動	成本	環境適應性	系統穩定性	情景識別能力
單目網路攝影機	室內外簡單情境 無快速移動的背景物體	較低	中	高	否	低	中	低，易失捕	高
雙目網路攝影機	室內外簡單情境	中	較近	高	否	低	中	低，易失捕	較高
雷射雷達	室內外較複雜情境	高	遠	中	是	高	較高	高	較低
深度攝像機	室內較複雜情境	高	較近	中	否	中	低	較高	高

    根據上述對SLAM前端技術的分析，考慮器件成本的未來下降空間，後續將主要圍繞雷射雷達或深度攝像機作為SLAM前端的感應器，分析相關SLAM的開源項目，解讀其核心演算法。

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