视觉SLAM：复杂环境中的定位与建图技术详解

"藏经阁-复杂环境下的视觉同时定位与地图构建.pdf"是一篇深入探讨在复杂环境下，如机器人、无人驾驶、增强现实和虚拟现实等领域中，视觉同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）技术的关键论文。作者章国锋来自浙江大学CAD&CG国家重点实验室，SLAM是机器人和计算机视觉领域的重要研究课题，它解决的核心问题是让机器在未知环境中实时确定自身位置并构建三维环境地图。 SLAM技术依赖于多种传感器，如红外传感器（适用于短距离感知，如扫地机器人）、激光雷达（单线或多线形式，提供精确的距离信息）、摄像头（单目、双目或多目，捕捉图像用于视觉线索）、以及惯性传感器（IMU，包含陀螺仪和加速度计，常用于智能手机提供运动数据）。其中，双目摄像头能提供深度信息，如微软Kinect的RGBD传感器，而手机内置的IMU是现代设备的标准配置。 SLAM的流程主要包括实时数据跟踪（前台线程），通过传感器数据不断更新设备的位置和姿态，以及后续的优化和错误校正（后台线程），包括局部或全局优化以减小累积误差，以及通过场景回路检测来确认地图的一致性和完整性。输出结果包括设备的实时位姿、三维点云模型、RGB和深度图像，以及IMU的测量数据。 在实际应用上，SLAM技术被广泛应用到各种场景中。例如，小米和戴森的扫地机器人分别以激光雷达和视觉为核心进行定位；大疆Phantom4无人机结合立体视觉和超声波技术进行精准悬停和路线规划；在无人车领域，如MobileEye和特斯拉的方案主要依赖廉价摄像头，而Waymo则利用高精度激光雷达构建地图。对于虚拟现实和增强现实，Inside-Out方案是基于SLAM的常见选择，它允许用户在无需预先布设环境传感器的情况下进行定位，提高了体验的自由度。 这篇论文深入剖析了复杂环境下视觉SLAM的关键技术原理、传感器选择、算法流程以及其在各种实际设备中的应用，对于理解并开发智能设备在动态环境中的自主导航能力具有重要价值。"