牛逼哄哄的SLAM技术 即将颠覆哪些领域？

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什么是大满贯？在未知环境中，机器人需要完成三项任务来实现智能，第一项是定位，第二项是映射，第三项是后续路径规划。

以前，Horizon的高翔博士用这样一句话概括了slam的定义，但是slam在现实生活中以激光雷达或者单/双目摄像机的形式出现在我们面前，有时甚至融合了更多的传感器，这让很多人认为这项技术不能用一两句话就概括清楚，但是当我们熟悉了它在各个领域的应用，我们就会明白，它，slam，本来就是这样一个东西，而且它会比我们想象的还要多。

两年前，清道夫是它的代言人。如果两年前有人向我们提到slam技术，许多人会有这样的印象:它是一种用于室内移动机器人的技术。如果你必须找到一个你需要的场景，清洁工在画画时扫地的方式就像是向陌生人解释这个东西有多棒。

然而，谁也没有想到，两年后，由于计算机视觉技术的快速发展和相机及激光雷达成本的降低，slam在ar、机器人、无人驾驶飞行器、无人驾驶等领域迅速入侵。夸张地说，就像移动互联网时代的手机地图定位一样，只要是与位置相关的业务，谁放弃这张地图，谁就放弃了自己的未来。

slam的世纪意义至于slam技术为何如此重要，用slam技术发烧友广陵的话说。

无论是机器人还是无人驾驶汽车，都有四个核心和基本问题:定位、跟踪、路径规划和控制。在这四个问题的前三个中，slam发挥了核心功能，其意义与移动互联网时代的wifi和3/4g手机数据传输技术相同。发挥核心和不可或缺的作用。

如果手机离开了无线网络和数据网络，就像无人驾驶汽车和机器人一样，它就离开了slam。但是对于ar和ai来说，因为这两个类别非常广泛，所以slam对它们的影响相对有限。

它正在入侵这些领域的最好证据是它被深入应用于各个领域，所有领域都把它视为未来。让我们从这四个最热门的领域来看一下它的受欢迎程度。

1)室内机器人清扫器是第一批使用slam技术的机器人。Cobos和塔米的国内扫地机将slam算法与激光雷达或摄像机相结合，可以高效地绘制室内地图，智能地分析和规划扫地机的环境，从而成功地进入智能导航阵列。

然而有趣的是，没过多久Cobos就引领了潮流，一大群知道slam算法的清扫车制造商开始陆续推出他们自己的智能导航。直到昨天，雷锋看到了一个新的智能清扫器，每个人都知道，这一追求背后的核心是应用slam技术。

至于另一款与slam密切相关的室内移动机器人，由于目前市场定位和需求不明确，目前只能在商场的室内机器人和巴迪等演示视频中看到。中国的watchhhh slam和slam tech都在提供这方面的解决方案。从现实的角度来看，当室内移动机器人的市场定位和需求还没有落地的时候，解决方案公司就在推动商业化的室内移动机器人，这是一种曲线救国的发展模式。

2)目前，ar基于slam技术开发的代表性产品包括微软的全息透镜、谷歌的探戈项目和魔术飞跃。在后者于4月20日宣布其新的水母版本演示后，国内增强现实公司更是看到了这一趋势。例如，进化动力公司最近宣布了他们的slam演示。使用一个小摄像头来实现vr head display 空的定位，易通发现，去年10月雷锋试用这款新产品时，slam技术已经集成。虽然其他国内公司还没有正式宣布，但我们可以肯定的是，他们正在秘密开发这项技术，并且只有在成熟之后才会向所有人展示。

进化力量的首席技术官聂崇玲告诉雷锋，如果你用一个准确的说法，

许多虚拟现实应用需要slam技术，定位只是一个功能，路径记录、三维重建和地图构建都可以是slam技术的输出。

3)如果无人机在国外，由麻省理工学院机器人丹尼尔·尼古拉斯·罗伊的学生亚当·布里(adam bry)创建的skydio公司(google x project wing UAV的创始人)已经聘请了佐治亚理工学院的slam教授弗兰克·德拉尔特(frank dellaert)作为他们的首席科学家。

大江精灵用来躲避障碍物的双目视觉+超声波在中国是大家都很熟悉的，大江工程师许在百度贴吧的文章中坦言道

“p4中的主动避障功能是slam的一个非常非常典型的弱应用。无人机只需要知道障碍物在哪里，就可以计划绕过障碍物。当然，slam可以做得更多，包括救灾，包括探洞，包括人机合作，甚至集群。所有关于无人机的梦想都是建立在slam的基础上的，slam就是无人机能够飞行(有定位，姿态确定后，无人机的核心技术。”

最近，另一架声称引爆美国朋友圈的悬停无人驾驶飞机，由于其创始人的计算机视觉背景，正式应用了slam技术。在介绍无人机的主要技术时，有人提到

●slam(即时定位和地图构建):通过感知周围环境，构建三维增量地图，实现自主定位和导航。

4)无人驾驶由于谷歌无人驾驶汽车的流行，许多人都知道基于激光雷达技术的激光雷达slam。激光雷达slam是指利用激光雷达作为外部传感器获取地图数据，使机器人能够实现同步定位和地图构建。尽管成本很高，但它是迄今为止最稳定、可靠和高性能的slam方法。

slam技术在这个行业和那个行业的应用有什么不同？由于slam技术是文章第三段提到的机器人通用技术，你只能通过比较它在不同领域的异同来了解它是什么。

*关于slam技术在ar行业的应用，SLAM技术和机器人技术有什么区别。watchhhslam的创始人刘博士在接受中国网采访时给予了很好的回答。雷锋。搜索“雷锋”。com "公共号码)不会在这里重复:

1)在精度方面，增强现实一般更注重局部精度，要求恢复的相机运动避免漂移和抖动，使叠加的虚拟物体看起来与真实场景真正融合；机器人一般更注重全局精度，待恢复的整个轨迹的误差积累不应太大，且回路应是封闭的，而漂移和抖动等局部问题往往对机器人应用影响不大。

2)在效率方面，ar需要在有限的计算资源下实时求解，人眼的刷新率为24帧，因此ar的计算效率通常需要达到30帧以上；机器人自身移动缓慢，会降低帧率，因此算法效率相对较低。

3)就配置而言，ar比机器人对硬件尺寸、功率和成本问题更敏感。例如，机器人可以配备鱼眼镜头、双目或深度相机、高性能cpu和其他硬件来降低slam的难度，而ar应用往往采用更高效的Lubang算法来满足要求。

艾薇首席技术官易毅表示:slam技术在ar行业的应用与在无人机行业的应用有何不同

无人机射程大，精度要求不高，并有其他光流和超声波传感器辅助；当应用于ar时，ar需要更高的帧速率、更高的定位要求和更高的体验。

“slam技术在机器人行业的应用和在无人驾驶汽车行业的应用之间有什么区别，”velodyne Lidar的老人说

原则上，slam在无人驾驶中的应用和移动机器人的应用没有区别。无人驾驶汽车是移动机器人的一种。在萨巴斯蒂安教授的教程“机器人的爱国智能”中，无人驾驶汽车被直接称为移动机器人。

然而，由于实际应用场景的不同，传感器的成本与所使用的激光雷达的成本非常不同。

*关于slam技术在无人机行业的应用，与在无人机行业的应用有什么不同，velodyne Lidar的老人继续说道

slam和无人机最大的区别是2D和3D。无人驾驶飞行器是二维的，无人驾驶飞行器是三维的。Slam在二维世界中有三个量，x轴、y轴和方向角。在三维世界中，它将更加复杂，有六个量，x，y，z，滚转，偏航和俯仰。也就是说，在确定位置时，无人机需要确定三个以上的量，相应的计算量会大得多。但是原则还是一样的。

在同行业的slam应用中，相机和激光雷达有什么区别？很多人已经注意到，在同行业的slam应用中，一些人使用相对传统的激光雷达技术，而另一些人使用计算机视觉(单目+双目相机)，这被认为是未来的趋势。以室内机器人为例，它们之间有什么区别？

速腾聚创首席执行官邱春新表示

这种差异应该从传感器开始，然后从算法开始。目前它们的精度几乎可以相同，激光相对稳定，帧数和视觉也快得多，例如，它比30针(人眼的上限)快得多。毕竟，每秒输出的数量是不同的。如果配置好了，现在激光雷达有一个便宜的方案，配置要求也不高。

以无人机为例，无论Elf 4还是悬停相机的slam，每个家族都必须在slam技术中结合额外的超声波或光流技术定位。雷锋问邱春心这是否表明纯扣篮技术有严重的伤病，邱春心说。

纯slam算法存在一些问题，如基于地图的slam或基于未知环境的slam，后者比较困难。

综上所述，slam在各个领域的小生意都很火爆，我们已经嗅到了slam将全面入侵各个领域的迹象。如果只是无人机行业，借用大江工程师的经典评论“所有关于无人机的梦想都是基于slam”，那么其他行业的slam会给我们带来什么样的冲击，你能预见吗？