Comparison of Laser SLAM and Visual SLAM

目前，SLAM技術廣泛應用于機器人、無人機、無人機、AR、VR等領域，依靠傳感器可以實現機器的自主定位、測繪、路徑規劃等功能。由于傳感器的不同，SLAM的實現方式也不同。根據傳感器，SLAM主要包括激光SLAM和visual SLAM。

激光Lidar SLAM轟比目視SLAM起步早，在理論、技術和產品落地等方面都比較成熟。目前，基于視覺的SLAM主要有兩種實現途徑，一種是基于RGBD深度相機，如Kinect，另一種是基于單目、雙目或魚眼相機。visualslam還處于進一步開發應用場景擴展和產品落地階段。
激光Lidar SLAM

早在2005年，人們就對激光SLAM進行了深入的研究，初步確定了它的結構。激光Lidar SLAM是目前最穩定、最主流的定位導航方法。

激光SLAM地圖構建

視覺SLAM（基于視覺的定位和地圖）

隨著計算機視覺的飛速發展，視覺SLAM因其信息量大、應用范圍廣而受到廣泛關注。

（1）基于深度相機的視覺SLAM與激光SLAM類似，可以通過點云數據直接計算障礙物的距離。

（2）基于單目和魚眼相機的視覺SLAM方案利用多幀圖像來估計目標的姿態變化，然后通過累積姿態變化來計算與目標的距離，并構造位置和地圖。

可視化SLAM地圖構建

長期以來，無論是業界還是學術界，對于誰比激光和視覺沖擊強，誰是未來的主流趨勢，都有自己的看法和看法。下面從幾個方面對激光SLAM和visual SLAM作了簡要的比較。

成本

無論是Sick、北洋還是Velodyne，價格從幾萬到幾十萬不等，成本相對較高，但在中國也有低成本的lidar（RPLIDAR）解決方案。視覺沖擊主要通過攝像機采集數據。與激光雷達相比，相機的成本明顯要低得多。然而，激光雷達可以更精確地測量障礙物的角度和距離，便于定位和導航。

應用場景

就應用場景而言，visualslam的應用場景要豐富得多。視覺重擊可以在室內和室外環境下工作，但它嚴重依賴光線，不能在黑暗區域或某些非紋理區域工作。激光掃射目前主要用于室內地圖制作和導航。

地圖精度

激光掃描在繪制地圖時具有很高的精度。SLAM地圖的精度可以達到2厘米左右。以視覺沖擊為例，Kinect是一種常用且廣泛使用的深度相機，其精度約為3厘米。因此，激光SLAM地圖通常比視覺SLAM更精確，可以直接使用。在定位和導航方面。

易用性

激光SLAM和基于深度相機的視覺SLAM都是直接獲取環境中的點云數據，并根據生成的點云數據計算障礙物存在的位置和障礙物的距離。然而，基于單目、雙目和魚眼相機的SLAM方案不能直接獲取環境中的點云，而是形成灰度或彩色圖像。它需要不斷移動其位置，提取和匹配特征點，并采用三角測距法測量障礙物的距離。

安裝方式

雷達最初用于軍事工業，后來逐漸應用于民用。眾所周知，我們首先應該知道的是谷歌的無人駕駛汽車。當時，Velodyne雷達體積和重量都很大，顯然不適合某些實際情況。例如，無人機、AR和VR的體積都非常小。如果他們裝備了大型激光雷達，他們根本不能使用。它們也會影響美觀和性能。因此，利用攝像機測距的視覺沖擊波的出現，彌補了激光雷達的這一缺點，安裝方式可以根據不同的場景而多樣化。

其他

除以上幾點外，激光SLAM與視覺SLAM在探測范圍、工作強度、實時數據生成、地圖累積誤差等方面也存在一定差距。

注意：左側為激光雷達SLAM，右側為目視SLAM

數據來源：KITTI

可以清楚地看到，對于同一場景，下半部分視覺SLAM會出現偏差，這是由于累積誤差造成的，所以視覺SLAM需要回歸檢驗。

激光SLAM定位是未來相對成熟和成熟的一種視覺定位方案。因此，未來多傳感器融合是必然趨勢。取長補短，結合優勢，為市場創造一個真正有用且易于使用的SLAM解決方案。SLAMTEC-Silan技術還將結合市場上的高質量技術，努力在自身領域進一步優化和升級激光SLAM定位導航方案，努力為市場提供一個有用的定位導航解決方案。

總結

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