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操作性定義

這里說(shuō)的地圖，是用來(lái)在環(huán)境中定位，以及描述當(dāng)前環(huán)境以便于規(guī)劃航線的一個(gè)概念；它通過(guò)記錄以某種形式的感知獲取的信息，用以和當(dāng)前的感知結(jié)果相比較，以支撐對(duì)現(xiàn)實(shí)定位的評(píng)估。在定位評(píng)估方面，地圖提供的幫助程度，與感知的精度和質(zhì)量成反相關(guān)。地圖通常反映了它被描繪出來(lái)的時(shí)刻的環(huán)境狀態(tài)，所以它并不一定反映它被使用的時(shí)刻的環(huán)境狀態(tài)。

在誤差和噪音條件下，定位和地圖構(gòu)建技術(shù)上的復(fù)雜度不支持兩者同時(shí)獲得連續(xù)的解。即時(shí)定位與地圖構(gòu)建（SLAM）是這樣一個(gè)概念：把兩方面的進(jìn)程都捆綁在一個(gè)循環(huán)之中，以此支持雙方在各自進(jìn)程中都求得連續(xù)解；不同進(jìn)程中相互迭代的反饋對(duì)雙方的連續(xù)解有改進(jìn)作用。

地圖構(gòu)建，是研究如何把從一系列傳感器收集到的信息，集成到一個(gè)一致性的模型上的問(wèn)題。它可以被描述為 第一核心問(wèn)題 ： 這個(gè)世界長(zhǎng)什么樣？ 地圖構(gòu)建的核心部分是環(huán)境的表達(dá)方式以及傳感器數(shù)據(jù)的解釋。

與之相比，定位，是在地圖上估測(cè)機(jī)器人的坐標(biāo)和姿勢(shì)形態(tài)的問(wèn)題；換而言之，機(jī)器人需要回答這里的 第二核心問(wèn)題 ， 我在哪？ 典型的解包含以下兩個(gè)方面：追蹤——通常機(jī)器人的初始位置已知；全局定位——通常只給出很少，甚至不給出有關(guān)于起始位置環(huán)境特征的先驗(yàn)信息。

所以，同步定位與地圖構(gòu)建（SLAM）被定義為以下問(wèn)題：在建立新地圖模型或者改進(jìn)已知地圖的同時(shí)，在該地圖模型上定位機(jī)器人。實(shí)際上，這兩個(gè)核心問(wèn)題如果分開(kāi)解決，將毫無(wú)意義；必須同時(shí)求解。

在機(jī)器人能夠根據(jù)一系列觀測(cè)值回答“這個(gè)世界長(zhǎng)什么樣”之前，它需要知道的額外信息很多，比如以下：

它自身的運(yùn)動(dòng)學(xué)特征,

信息的自動(dòng)獲得需要什么樣的品質(zhì),

附加的支持觀測(cè)值能從哪些源得到。在沒(méi)有地圖或者方向參考的前提下，對(duì)機(jī)器人的當(dāng)前位置估測(cè)是一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)。 這里的"位置"可以簡(jiǎn)單指代機(jī)器人的所處方位，也可以包括它的姿勢(shì)形態(tài)。

技術(shù)上的問(wèn)題

同步定位與地圖構(gòu)建（SLAM）可以被看做是一個(gè)雞生蛋蛋生雞的問(wèn)題：完美的定位需要用到一個(gè)無(wú)偏差的地圖；但這樣的地圖又需要精確的位置估測(cè)來(lái)描繪。這就是一個(gè)迭代數(shù)學(xué)問(wèn)題解決策略的起始條件。作為對(duì)比，原子軌道模型可以被看做一個(gè)在不精確的觀測(cè)條件下說(shuō)明足夠多的結(jié)果的經(jīng)典方法。

再者，由于多個(gè)傳感器對(duì)機(jī)器人的相對(duì)運(yùn)動(dòng)的辨別存在固有的不確定性，上一節(jié)提到的兩個(gè)“核心問(wèn)題”也不像看起來(lái)的那么簡(jiǎn)單。一般來(lái)說(shuō)，由于技術(shù)環(huán)境中總會(huì)考慮噪聲，所以SLAM方法要考慮的不只是數(shù)學(xué)上的緊湊解，也包括與那些和結(jié)果相關(guān)的物理概念的相互作用。

如果在地圖構(gòu)建的下一個(gè)迭代步驟中，測(cè)得的距離和方向有可預(yù)知的一系列不精確度——通常由傳感器有限的的精確度和外加的環(huán)境噪聲所引起，那么附加到地圖上的所有特征都將會(huì)含有相應(yīng)的誤差。隨著時(shí)間的推移和運(yùn)動(dòng)的變化，定位和地圖構(gòu)建的誤差累計(jì)增加，將會(huì)對(duì)地圖本身和機(jī)器人的定位、導(dǎo)航等能力的精度產(chǎn)生很大的扭曲。

有許多技術(shù)能補(bǔ)償這些誤差，比如那些能再現(xiàn)某些特征過(guò)去的值的方法（也就是說(shuō)，圖像匹配法或者環(huán)路閉合檢測(cè)法），或者對(duì)現(xiàn)有的地圖進(jìn)行處理——以融合該特征在不同時(shí)間的不同值。此外還有一些用于SLAM統(tǒng)計(jì)學(xué)的技術(shù)可起到作用，包括卡爾曼濾波、粒子濾波（實(shí)際上是一種蒙特卡羅方法）以及掃描匹配的數(shù)據(jù)范圍。

地圖構(gòu)建

在機(jī)器人技術(shù)社區(qū)中，SLAM的地圖構(gòu)建通常指的是建立與環(huán)境幾何一致的地圖。而一般算法中建立的拓?fù)涞貓D只反映了環(huán)境中的各點(diǎn)連接關(guān)系，并不能構(gòu)建幾何一致的地圖。因此，這些拓?fù)渌惴ú荒鼙挥糜赟LAM。

在實(shí)用中，SLAM通常要被剪裁至適應(yīng)可獲得的資源，于是可以看出它的目標(biāo)不是完美，而是操作實(shí)用性。已經(jīng)發(fā)布的SLAM方法已被應(yīng)用于無(wú)人機(jī)、無(wú)人潛艇、行星探測(cè)車(chē)、最近大熱的家政機(jī)器人、甚至人體內(nèi)部。

學(xué)界大致都認(rèn)為，SLAM問(wèn)題的“正在得到解決”是過(guò)去十年間機(jī)器人研究領(lǐng)域的最重大成果之一。 該領(lǐng)域中仍有許多有待解決的難題，比如圖像匹配和計(jì)算復(fù)雜度等方面的相關(guān)問(wèn)題。

基于SLAM文獻(xiàn)的最新研究進(jìn)展中，有一條值得注意，就是對(duì)SLAM的概率論基礎(chǔ)進(jìn)行重新估測(cè)。這個(gè)充滿(mǎn)了冒險(xiǎn)家特質(zhì)的方法大意如下：通過(guò)引入隨機(jī)有限集的、多目標(biāo)的貝葉斯濾波器，使得基于特征的SLAM算法獲得卓越的性能，以此跳過(guò)對(duì)圖像匹配的依賴(lài)；但作為代價(jià)，測(cè)量中的假警報(bào)率和漏檢率都會(huì)被提升。 這里面的算法是基于概率假設(shè)密度濾波的方法來(lái)改進(jìn)的。

傳感

SLAM研究中經(jīng)常使用許多不同型號(hào)的傳感器來(lái)獲得地圖數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)帶有統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的誤差。這個(gè)統(tǒng)計(jì)獨(dú)立是解決度量偏差和檢測(cè)中的噪聲的強(qiáng)制需求。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是任何一個(gè)東西都很難測(cè)的準(zhǔn)確。比如一根1米長(zhǎng)的棍子，你第一次測(cè)量的時(shí)候可能是1.02米，第二次測(cè)量時(shí)1.05米，...?？傊疁y(cè)量的時(shí)候多多少少都會(huì)有一些誤差在里面，因此SLAM算法本身必須要有效的處理這些測(cè)量誤差。

這些傳感器可以是光學(xué)的，比如1D的（單波束）或者2D的（掃描）激光測(cè)距儀、3D_Flash_LIDAR、2D或3D聲吶傳感器以及一個(gè)或多個(gè)2D攝像頭。從2005年開(kāi)始，使用可視化傳感器（攝像頭）對(duì)SLAM的研究（可視化SLAM）如火如荼地展開(kāi)，因?yàn)閺哪菚r(shí)起攝像頭開(kāi)始普及（比如說(shuō)手機(jī)普遍帶有攝像頭）。

新近的方法使用了準(zhǔn)光學(xué)的無(wú)線測(cè)距法，同時(shí)把三角測(cè)距法等幾何方法應(yīng)用于SLAM中，用以消除微弱無(wú)線信號(hào)對(duì)測(cè)量的影響。

一種為走路者設(shè)計(jì)的SLAM應(yīng)用使用了一個(gè)裝在鞋頭的慣性測(cè)量單元作為主要傳感器，該設(shè)計(jì)依賴(lài)于走路者能自動(dòng)規(guī)避墻體這一假設(shè)。這個(gè)名為FootSLAM的設(shè)計(jì)可被用于自動(dòng)建立建筑物的樓面布置圖，從而方便建立該建筑的室內(nèi)定位系統(tǒng)。

定位

傳感器的結(jié)果會(huì)作為定位算法的輸入。由幾何知識(shí)可知，對(duì)于n維的定位問(wèn)題，任何傳感輸出必須包含至少一個(gè)多點(diǎn)定位和（n+1）個(gè)判別方程。為了算出結(jié)果，有關(guān)于在絕對(duì)或相對(duì)的循環(huán)和鏡像坐標(biāo)系統(tǒng)下得到的結(jié)果的先驗(yàn)知識(shí)也是必要的。

建模

以上結(jié)果對(duì)地圖構(gòu)建的貢獻(xiàn)，可以在“2D建模并分別表示”或者在“3D建模并在2D上投影表示”中工作得一樣出色。作為建模的一部分，機(jī)器人本身的運(yùn)動(dòng)學(xué)特征也要被考慮進(jìn)去，用以提高在固有背景噪聲下的傳感精度。構(gòu)建的動(dòng)態(tài)模型需平衡不同傳感器、不同局部誤差模型給出來(lái)的貢獻(xiàn)值，并最終包含一個(gè)基于地圖本身的銳利的可視化描述，這包括機(jī)器人的位置和方向等云概率信息。地圖構(gòu)建就是這樣一個(gè)動(dòng)態(tài)模型的最終運(yùn)算結(jié)果。

相關(guān)文獻(xiàn)

有關(guān)于SLAM的一個(gè)開(kāi)創(chuàng)性工作是以R.C. Smith和P. Cheeseman為代表，在1986年作出的對(duì)空間不確定性的估測(cè)的研究。 其他該領(lǐng)域的開(kāi)拓工作由Hugh_F._Durrant-Whyte的研究團(tuán)隊(duì)在1990年代初所作出。

參見(jiàn)

卡爾曼濾波

蒙特卡洛定位法

粒子濾波

Stanley ,一輛成功使用了SLAM技術(shù)的無(wú)人車(chē)

深度圖像的圖像配準(zhǔn)

移動(dòng)機(jī)器人編程工具包項(xiàng)目：一組開(kāi)源、跨平臺(tái)的SLAM資料庫(kù)。

Multi Autonomous Ground-國(guó)際機(jī)器人競(jìng)賽：一項(xiàng)160萬(wàn)美元的國(guó)際競(jìng)賽，要求參賽者讓多臺(tái)無(wú)人車(chē)合作給一大片區(qū)域繪制地圖。

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