视觉SLAM基础：从原理到实践

"2-高翔：视觉SLAM基础知识.pdf" 本文主要介绍了视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的基础知识，由清华大学自动化系的高翔（半闲居士）于2016年8月撰写。视觉SLAM是机器人技术、无人机、AR/VR和智能硬件等领域中的关键问题，它涉及到机器人如何同时定位自身和构建环境地图。 1. 视觉SLAM概述 SLAM是指机器人在未知环境中同时进行自我定位和地图构建的过程。这一过程可以分为两个方面：内在的自我定位（Where am I?）和对外部环境的理解（Where am I?）。为了实现SLAM，机器人通常利用内部传感器，如激光、视觉、IMU（惯性测量单元）、轮速计等，以及外部传感器，如GPS、导轨、标志物等。内部传感器虽有较大噪声，但不依赖特定环境，而外部传感器则更直接，但可能受到环境因素的影响。视觉SLAM因其传感器的便携性、信息丰富度和较低的成本而受到重视，但也面临计算量大、环境干扰等问题。 2. 视觉传感器类型 视觉SLAM根据使用的传感器类型可分为单目、双目、RGB-D等。单目视觉SLAM成本低，但存在尺度不确定性及初始化问题；双目视觉SLAM能计算深度信息，但计算量大且配置复杂；RGB-D传感器能主动测量深度，重建效果好，但测量范围有限且易受日光和材质干扰。 3. 视觉SLAM过程 视觉SLAM的基本流程包括传感器获取图像、特征提取、运动估计、地图构建和后端优化等步骤。经典的SLAM数学模型涉及运动模型和观测模型，其中相机位姿用三维空间的旋转和平移表示，观测模型则基于相机投影原理。 4. SLAM数学模型 SLAM的数学模型涉及到机器人轨迹、路标点、运动输入和观测数据。视觉SLAM的特点在于，位姿表示需要用到李群与李代数，而观测模型基于相机投影模型，这使得视觉SLAM在理论和算法实现上比一般SLAM更为复杂。 5. 其他关键概念 除了上述内容，视觉SLAM还包括视觉里程计（用于连续估计机器人位姿）、后端优化（对前期估计进行全局优化，减少累积误差）、回环检测（识别和纠正重复场景引起的定位错误）等关键环节。这些组件共同构成了一个完整的视觉SLAM系统，旨在提供准确、鲁棒的机器人定位和环境映射能力。 视觉SLAM是机器人自主导航的关键技术，它融合了计算机视觉、传感器融合、概率推理等多个领域的知识，对于理解机器人如何在未知环境中行动具有重要意义。随着技术的发展，视觉SLAM的研究将继续推动无人驾驶、增强现实等前沿领域的发展。