视觉SLAM基础：从传感器到优化

"The Basics about Visual SLAM 是高翔（半闲居士），在清华大学自动化系于2016.7年的ROS暑期学校中讲解的关于视觉SLAM的基础知识。讲座内容涵盖了视觉SLAM的基本概念、应用、传感器类型、视觉SLAM的实现方式及其挑战，以及SLAM的数学模型和框架。" 视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是机器人领域的一个关键问题，它涉及机器人在未知环境中同时定位自身位置并构建环境地图。SLAM的应用广泛，包括机器人导航、无人机控制、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）以及智能硬件等领域。 在SLAM过程中，内部传感器如视觉、激光雷达（LiDAR）、惯性测量单元（IMU）和轮速计等扮演重要角色。内部传感器无需对外部环境做特定假设，因此适用于各种环境，但它们的观测通常较为间接且易受噪声影响。视觉传感器，特别是摄像头，因其成本低、体积小、信息丰富而被广泛采用，但处理视觉数据的计算量大，且容易受到光照变化和动态物体的影响。 视觉SLAM根据传感器的不同可以分为单目、双目和RGB-D（彩色+深度）等类型。单目SLAM仅使用一个摄像头，计算复杂度相对较低，但解算相对困难；双目SLAM利用视差计算深度信息，提供更丰富的三维信息；RGB-D传感器则同时提供颜色和深度信息，但数据处理要求较高。 SLAM的过程通常包括前端和后端两部分。前端，即视觉里程计，负责估算相机在连续帧间的运动和路标的初始位置，通过解决特征匹配和几何校正问题。而后端则负责对前端的估计进行全局优化，确保整个轨迹的一致性和准确性。后端优化通常采用滤波器（如扩展卡尔曼滤波）或非线性优化方法（如BA，Bundle Adjustment）。 回环检测是SLAM中的另一个关键环节，用于识别机器人是否回到了先前已经访问过的区域，以修正累积误差，保持全局一致性。这通常依赖于特征匹配和场景相似性比较。 视觉SLAM是一个涉及多领域知识的复杂问题，包括图像处理、几何代数、概率统计以及优化算法等多个方面。它不仅需要处理传感器数据的噪声，还要解决不确定性问题，同时构建和更新地图，是机器人自主导航的关键技术之一。