牛逼哄哄的SLAM技術 即將顛覆哪些領域？ 0評論 2016-05-12 21:15:02 來源：雷鋒網 作者：宗仁 一般人我不告訴他，絕佳買入機會！ 什么是SLAM？機器人在未知環境中，要實現智能化需要完成三個任務，第一個是定位（Localization），第二個是建圖（Mapping），第三個則是隨后的路徑規劃（Navigation）。 之前地平線的高翔博士用這樣一句話概括SLAM的釋義，不過實際生活中的SLAM都是和激光雷達或者單目/雙目攝像頭結合的形式出現在我們面前的，有時甚至跟更多的傳感器融合，這讓很多人覺得這個技術不是一兩句話能概括清楚的，但當我們熟悉完它在每一個領域的應用啊，就會明白，它，SLAM，原來是這樣一個東西，而且會比我們所想象的要重要的多。 兩年前，掃地機就是它的代言人 若是兩年前有人跟我們提SLAM技術的話，很多人的印象是那個是用在室內移動機器人上的技術，如果非要找個剛需場景的話，掃地機那邊畫圖邊掃地的樣子簡直是最好像向陌生人解釋這東西有多牛掰的神器。 但是，誰也沒料到，兩年后，因為計算機視覺技術的快速發展，攝像頭和激光雷達成本的降低，SLAM正在AR、機器人、無人機、無人駕駛等領域火速入侵，用夸張點的說法，就像移動互聯網時代的手機地圖定位一樣，只要是跟位置相關的生意，誰拋棄了這張地圖，誰將拋棄了自己的未來。 SLAM的世紀意義 至于Slam技術為什么這么重要，用SLAM技術發燒友Guang Ling的話說。 一個機器人也好，無人汽車也好，其中最核心，最根本的問題有四個，定位技術（Localization）, 跟蹤技術（Tracking）, 路徑規劃技術（Path Planning）, 還有就是控制技術（Controlling）。 而這四個問題中的前三個，SLAM都扮演了最核心的功能， 其意義，打個比方，就像移動互聯網時代中，wifi和3/4G數據傳輸技術對手機的意義，是一樣的。扮演一個最核心，也是最不可或缺的角色。 若是手機離開了wifi和數據網絡，就像無人車和機器人，離開了SLAM一樣。但對于AR和AI來說，因為這兩個品類非常寬泛，所以，SLAM對其影響，就相對比較有限。 它正在入侵這些領域 一個技術重要的最好證據，就是看見它正在在各個領域深入應用，并且各個領域都視它為未來，下面我們從這四個時下最熱的領域一窺它的火爆。 1）室內機器人 掃地機要算機器人里最早用到SLAM技術這一批了，國內的科沃斯、塔米掃地機通過用SLAM算法結合激光雷達或者攝像頭的方法，讓掃地機可以高效繪制室內地圖，智能分析和規劃掃地環境，從而成功讓自己步入了智能導航的陣列。 不過有意思的是，科沃斯引領時尚還沒多久，一大幫懂Slam算法的掃地機廠商就開始陸陸續續地推出自己的智能導航，直到昨天雷鋒網還看到一款智能掃地機新鮮出爐，而這追逐背后的核心，大家都知道就是SLAM技術的應用。 而另一個跟SLAM息息相關的室內移動機器人，因為目前市場定位和需求并不明確，我們目前只能在商場導購室內機器人和Buddy那樣的demo視頻里才能看到，國內Watchhhh Slam和Slam Tech兩家公司都是做這方面方案提供的，以現實的觀點看，現在室內移動機器人市場定位和需求沒落地的時候，由方案商公司推動，商用室內移動機器人先行，這反而是一種曲線救國的發展方式。 2）AR 目前基于SLAM技術開發的代表性產品有微軟的Hololens，谷歌的Project Tango以及同樣有名的Magic Leap，后者4月20號公布它的新一代水母版demo后，國內的AR公司更加看到了這個趨勢，比如進化動力近期就公布了他們的SLAM demo, 用一個小攝像頭實現VR頭顯空間定位，而易瞳去年10月雷鋒網去試用新品的時候，就發現已經整合SLAM技術了，國內其他公司雖然沒有正式公布，但我們可以肯定，他們都在暗暗研發這項技術，只等一個成熟的時機就會展現給大家。 進化動力CTO聶崇嶺向雷鋒網表示，如果用一個準確的說法 很多VR應用需要用到SLAM技術，定位只是一個feature，路徑記錄、3D重構、地圖構建都可以是SLAM技術的輸出。 3）無人機 國外的話，原來做 Google X Project Wing 無人機的創始人 MIT 機器人大牛 Nicholas Roy 的學生 Adam Bry 創辦的 Skydio，挖來了 Georgia Tech 的 Slam 大牛教授 Frank Dellaert 做他們的首席科學家。 國內大家非常熟悉的大疆精靈四避障用的雙目視覺+超聲波，一位大疆工程師徐梟涵在百度百家的撰文里坦率承認 “P4里面呈現的主動避障功能就是一種非常非常典型的Slam的弱應用，無人機只需要知道障礙物在哪，就可以進行 Planning，并且繞開障礙物。當然Slam能做的事情遠遠不止這些，包括災區救援，包括探洞，包括人機配合甚至集群，所有的關于無人機的夢想都建立在Slam之上，這是無人機能飛（具有定位，姿態確定以后）的時代以后，無人機最核心的技術。” 而近期另一個號稱刷爆美國朋友圈的hover camera無人機，因為其創始人的的計算機視覺背景，正式把SLAM技術應用進來了，在介紹他們無人機的主要技術時，提到 ●SLAM（即時定位與地圖構建）：通過感知自身周圍環境來構建3D增量式地圖，從而實現自主定位和導航。 4）無人駕駛 因為Google無人駕駛車的科普，很多人都知道了基于激光雷達技術的Lidar Slam。Lidar Slam是指利用激光雷達作為外部傳感器，獲取地圖數據，使機器人實現同步定位與地圖構建。雖然成本高昂，但目前為止是最穩定、最可靠、高性能的SLAM方式。 SLAM技術在這個行業的應用，跟在那個行業的應用，區別在哪里 既然SLAM技術如文章第三段所說，它對于機器人是個通用技術，要更深入的了解它，你只能通過它在不同領域應用的異同來比較，你才會知道它到底是個什么東西。 * 關于SLAM技術在AR行業的應用，跟在機器人上使用時有什么不同的地方。Watchhhh Slam創始人劉博士在接受arinchina采訪的時候曾給出了很好的答案，雷鋒網（搜索“雷鋒網”公眾號關注）這里就不重復了： 1）精度上，AR一般更關注于局部精度，要求恢復的相機運動避免出現漂移、抖動，這樣疊加的虛擬物體才能看起來與現實場景真實地融合在一起;機器人一般更關注全局精度，需要恢復的整條運動軌跡誤差累積不能太大，循環回路要能閉合，而在某個局部的漂移、 抖動等問題往往對機器人應用來說影響不大。 2）效率上，AR需要在有限的計算資源下實時求解，人眼的刷新率為24幀，所以AR的計算效率通常需要到達30幀以上; 機器人本身運動就很慢，可以把幀率降低，所以對算法效率的要求相對較低。 3）配置上，AR對硬件的體積、功率、成本等問題比機器人更敏感，比如機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應用更傾向于采用更為高效、魯邦的算法達到需求。 * 關于SLAM技術在AR行業的應用，跟在無人機行業的應用有什么不同的地方，易瞳CTO艾韜表示 無人機范圍大，精度要求沒那么高，有其他的光流、超聲波傳感器的輔助；而應用在AR的話，AR的幀率要求高，定位要求更高，對體驗也要求更高。 * 關于SLAM技術在機器人行業的應用，跟在無人車行業的應用有什么不同的地方，Velodyne激光雷達的老翁表示 SLAM在無人駕駛中的應用和移動機器人中的應用，從原理上講，沒有任何區別，無人駕駛汽車，就是移動機器人中的一種。sabastian教授的《Aritificial Inteligence for Robot》教程中，直接把無人駕駛汽車，叫做移動機器人。 但實際應用場景的差別，會讓傳感器和所用激光雷達的成本很不一樣。 * 關于SLAM技術在無人機行業的應用，跟在無人車行業的應用有什么不同的地方，Velodyne激光雷達的老翁接著表示 關于無人車和無人機中，Slam的區別，最大的區別是二維和三維。無人車是二維，無人機是三維。SLAM在二維世界中，有三個量，x軸，y軸，和方向角。三維世界中，會復雜很多，有6個量，x，y，z，roll，yaw，pitch。就是說，在確定位置時，無人機要多確定三個量，相應的計算量會大很多。但是原理仍然是一樣的。 SLAM在同一個行業的應用，用攝像頭和激光雷達的區別在哪里 很多人注意到，同一個行業的SLAM應用，有人用相對傳統的激光雷達技術，有人用號稱必定是未來趨勢的計算機視覺（單目+雙目攝像頭），以室內機器人為例，他們的區別在哪里呢？ 速騰聚創CEO邱純鑫表示 區別應該從傳感器分，再從算法上分，他們精度上目前能做到差不多，激光相對要穩定一些，而幀數，視覺要快很多，比如比30針（人眼上限）要快很多，畢竟每秒出數不同，配置的話，現在激光雷達也有平價華的方案了，配置要求都不是那么高。 而以無人機為例，不管精靈四還是Hover camera的SLAM，各家都要在slam技術上結合額外的超聲波或者光流技術定位，雷鋒網問邱純鑫這是不是表明純SLAM技術有硬傷，邱純鑫表示 純SLAM算法是有些問題的，比如基于已經地圖的SLAM還是基于未知環境的SLAM，后者就有難度。 小結： 從上面SLAM在各大領域的小荷才露尖尖角，我們已經嗅到了SLAM將在各個領域全面入侵的苗頭，如果僅僅是一個無人機行業，借用大疆那位工程師的經典點評“所有的關于無人機的夢想都建立在SLAM之上”，那其它行業SLAM將帶給我們怎樣的震撼，你能預見嗎？

總結

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