章国锋教授解析视觉SLAM技术：实时定位与三维建图的应用

视觉同时定位与地图构建（Visual Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）是机器人学和计算机视觉领域的核心问题，它旨在在一个未知环境中实时估计设备的位置（姿态）并构建三维场景结构。章国锋教授在CSIG第一届全国SLAM技术论坛于2022年7月28日至29日在浙江大学召开的会议上，对视觉SLAM技术及其广泛应用进行了深入探讨。 视觉SLAM是通过摄像头捕捉的图像数据来实现定位和建图，它广泛应用于增强现实（Augmented Reality）、虚拟现实（Virtual Reality）、机器人导航（包括自动驾驶）等领域。在实际操作中，SLAM系统通常包含两个主要工作线程：实时的前端传感器数据处理，负责计算设备的当前位置和方向；以及后台优化模块，进行局部或全局地图的优化，包括检测和解决循环闭合（Loop Closure Detection），这有助于减少累积误差。 传统的SLAM框架通常涉及以下几个步骤： 1. 输入：接收传感器数据，如RGB图像、深度图像、惯性测量单元（IMU）数据等。 2. 前端处理：在一个前台线程中，实时计算设备的位姿。 3. 后台优化：在后台，通过优化算法处理这些数据，形成局部地图，并寻找可能的循环闭合证据，以提升地图精度。 4. 输出：最终结果包括设备的位置信息、三维点云以及用于进一步处理的传感器数据。 视觉SLAM有多种实现方式，根据硬件配置的不同，可以采用单目相机、双目相机或多目相机。辅助传感器如廉价的IMU和GPS，以及深度相机也被广泛应用，以提高系统的成本效益。视觉SLAM的优势在于较低的成本、在小空间内高精度的定位能力，以及无需预先设置场景的特点。 在小范围内，视觉SLAM尤其适合于那些对位置准确性要求较高的应用场景，比如室内导航或者机器人自主探索。然而，由于光照、遮挡和纹理缺乏等因素，视觉SLAM在复杂环境中的性能可能会受到挑战。因此，研究者们持续致力于改进算法，提升鲁棒性和效率，以便在各种环境下都能有效运行。 章国锋教授的报告涵盖了视觉SLAM的基本原理、关键技术、硬件选择以及其在现代科技中的关键作用，为我们提供了深入了解这一前沿技术的宝贵资源。参加这次论坛的听众不仅能够学习到最新的研究成果，还能了解到如何将这些技术应用于实际产品和解决方案中。