章国锋教授详解复杂环境下视觉SLAM与地图构建：应用与技术解析

在复杂的环境中实现视觉同时定位与地图构建是现代机器人、无人驾驶以及虚拟现实/增强现实等领域的重要课题。浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室的副教授章国锋在QCon会议上，深入探讨了这一关键问题，特别是SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位与地图构建）技术的应用。 SLAM是机器人和计算机视觉领域的一个基础问题，目标是在未知环境中精确地确定机器人的位置和方向，并实时构建出环境的三维地图。这种技术广泛应用于多种场景，如增强现实、虚拟现实，以及实际的机器人和自动驾驶系统。例如，小米扫地机器人主要依赖激光雷达进行定位，而戴森360°Eye则依靠视觉系统，特别是全景摄像头；大疆Phantom4通过结合双目立体视觉和超声波技术，实现了精确的飞行控制；MobileEye和特斯拉等自动驾驶方案主要依赖廉价摄像头，如Waymo则利用高精度激光雷达构建精确的地图。 SLAM系统通常包含两个工作线程：前台负责实时跟踪和求解，根据传感器数据更新设备的位姿，并生成实时的三维点云和RGB、深度图像；后台则是进行局部或全局优化，通过回路检测来减少误差的累积。常见的传感器包括红外传感器、激光雷达、单目、双目或多目摄像头以及惯性测量单元（IMU），这些设备提供了关键的运动和环境信息。 SLAM技术可分为稀疏SLAM和稠密SLAM两种类型。稀疏SLAM侧重于构建简化版本的环境模型，而稠密SLAM则生成更精细的三维点云，以便提供更全面的环境理解。在虚拟现实/增强现实中，Inside-Out方案是基于SLAM的一种解决方案，它将传感器固定在用户设备上，避免了在环境布置额外传感器的需求，适用于大范围移动的定位。 章国锋教授的演讲深入剖析了复杂环境下视觉SLAM的关键技术和应用场景，展示了其在现代科技中的核心作用，对于理解和开发这类技术具有重要的参考价值。