Visual SLAM技术的优点和应用

视觉同步定位与映射(SLAM)技术正迅速成为嵌入式视觉领域的一项重要进展，具有许多不同的应用前景。从商业角度来说，这项技术仍处于起步阶段。然而，这是一个很有前途的创新，解决了其他视觉和导航系统的缺点，具有巨大的商业潜力。

Visual SLAM并不涉及任何特定的算法或软件。它指的是确定传感器相对于其周围环境的位置和方向，同时映射该传感器周围环境的过程。

有几种不同类型的SLAM技术，其中一些根本不涉及摄像机。Visual SLAM是一种特殊类型的SLAM系统，它利用3-D视觉在环境和传感器位置都不知道的情况下执行定位和映射功能。可视化SLAM技术有不同的形式，但总体概念在所有可视化SLAM系统中以相同的方式发挥作用。

视觉SLAM技术是如何工作的

大多数视觉SLAM系统通过跟踪连续相机帧的设定点来三角测量它们的3d位置，同时使用这些信息来近似相机姿势。基本上，这些系统的目标是绘制周围环境与自身位置的关系，以达到导航的目的。这与其他形式的SLAM技术不同，只需一个3d视觉摄像机就可以实现。只要在每一帧中有足够数量的点被跟踪，传感器的方向和周围物理环境的结构都可以被快速理解。

所有视觉SLAM系统都在不断地工作，以最小化重投影误差，或投影点与实际点之间的差异，通常通过一种称为束调整的算法解决方案。Visual SLAM系统需要实时操作，所以通常位置数据和地图数据需要分别进行捆绑调整，但同时进行，以便在最终合并之前加快处理速度。

使用可视化SLAM的应用程序

从商业角度来说，Visual SLAM仍处于起步阶段。虽然它在广泛的环境中具有巨大的潜力，但它仍然是一项新兴技术。话虽如此，它很可能成为增强现实(AR)应用程序的重要组成部分。准确地将虚拟图像投影到物理世界需要精确的物理环境映射，而只有可视化SLAM技术能够提供这种级别的精度。

视觉SLAM系统也广泛应用于各种现场机器人。例如，用于探索火星的漫游者和着陆器使用视觉SLAM系统来自主导航。农业领域的农田机器人和无人机都可以使用同样的技术在农田里独立移动。自动驾驶汽车可能会使用视觉SLAM系统来绘制和理解周围的世界。

视觉SLAM系统的一个主要潜在机会是在某些应用中取代GPS跟踪和导航。GPS系统在室内或天空视野受到阻碍的大城市中不起作用，而且它们的精度只能在几米内。视觉SLAM系统解决了这些问题，因为它们不依赖于卫星信息，而且它们对周围的物理世界进行精确测量。

视觉SLAM技术有许多潜在的应用，随着它帮助增强现实、自动驾驶汽车和其他产品变得更具商业可行性，对该技术的需求可能会增加。

在不事先知道任何一个数据点的情况下，感知相机位置以及周围环境的能力是非常困难的。然而，视觉SLAM系统被证明能够有效地应对这一挑战，并且正在成为现有的最复杂的嵌入式视觉技术之一。

这篇文章最初出现在AIA网站上。友邦保险是先进自动化协会(A3)。A3是CFE Media的内容合作伙伴。由制作编辑克里斯·瓦夫拉编辑，控制工程，cvavra@cfemedia.com。

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