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本篇文章為大家展示了如何理解SLAM，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
“ 有部分小伙伴好奇小白是做什么的，這里統一回復大家。小白是在校的學生，目前研究的方向是視覺SLAM。今天小白就為大家簡單介紹一下SLAM”
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什么是SLAM？
SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)，譯成中文為“同時定位和建圖”。簡單來說就是在確定自己位置的同時，繪制所在環境的二維或者三維地圖的技術。比較學術的解釋為：
它是指搭載特定傳感器的主體，在沒有環境先驗信息的情況下，于運動過程中建立環境的模型，并同時估計自己的運動。——Davison
這里引用Davison的一句話來解釋什么是SLAM。Davision第一個實現了單目實時在線建圖的SLAM項目，在2007年發表的MonoSLAM論文，高居索次數的第二名（被引1152次），與第一名相差73次(第一名是2006年發表)。可以說這篇文章在現代SLAM領域具有很重要的影響。
機器人在未知的環境中實現自主移動、避障，就必須知道自己所在的位置以及自己所在環境的狀況。SLAM解決了兩個移動機器人的關鍵性問題：我在哪、我周圍環境狀況。同時由于SLAM技術可以繪制場景地圖，也便于人們了解無法直接到達區域的環境。因此，SLAM技術被廣泛應用在無人車、無人機、AR、VR、物流機器人、掃地機器人等領域。
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常見分類
根據所使用的獲取環境信息的傳感器不同，可以將其分為激光SLAM(Lidar-SLAM)和視覺SLAM(VSLAM)。兩者在技術實現上的整體思路是相同的，但是面對不同的數據信息，需要采用對應的解決方案，因此會顯得差異比較明顯。
激光SLAM：使用激光雷達來獲取環境信息，由于激光雷達測距精度高，計算過程簡單，可靠性高，因此目前被廣泛應用。谷歌、Uber、百度的無人駕駛汽車都是采用的激光SLAM技術作為主要環境感知與定位技術。雖然使用激光雷達不受光照條件的限制，可以全天候使用，但是由于水會對激光的傳播造成影響，因此該方法并不適合用于水下。而且激光雷達高昂的費用也限制了其使用的領域。
視覺SLAM：使用攝像頭來獲取環境信息，根據攝像頭種類和數量的不同還有更為細致的分類，例如：單目SLAM，雙目SLAM，RGBD-SLAM。由于攝像頭加個便宜，很好的彌補了激光雷達的缺點，同時采用“看”的方式，也更加符合人類認知世界的方式。但是該方法計算量大，容易受到關照條件的限制，在大場景下使用受限，多用于室內場景。不過隨著硬件性能的提升，視覺SLAM也得到了快速的發展和應用。
兩種SLAM都有各自的優缺點，在實際的使用過程中，常常與其他傳感器結合使用，例如與IMU，GPS等設備一起使用。
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這就是SLAM
說很多SLAM的內部組成和實現原理，也不沒有用視頻來說明什么是SLAM直觀。所以小白為了達到讓小伙伴知道“這就是SLAM”的目的，展示兩個SLAM的動圖，讓便大家的理解。
首先為大家帶來的是谷歌使用cartographer技術實現的SLAM，這里為大家祭出開源代碼的網址：https://github.com/googlecartographer/cartographer
接下來帶香港科技大學將單目與IMU相結合的SLAM項目，同樣為大家帶來開源的鏈接網址：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono
上述內容就是如何理解SLAM，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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