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激光SLAM与视觉SLAM,移动机器人核心技术不断升级

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ctm6007|  楼主 | 2020-10-29 08:56 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
本帖最后由 ctm6007 于 2020-10-29 08:58 编辑

近年来,随着移动机器人在各行各业的广泛应用,SLAM逐渐被大家熟悉,但是SLAM具体是什么,有哪些应用领域?

一、什么是SLAM?

SLAM的英文全称是Simultaneous Localization and Mapping,意思是“即时定位与地图构建”。

SLAM试图解决这个问题:一个机器人在未知环境中移动时,如何通过观察环境来确定其自身的运动轨迹,同时构建出环境地图。 SLAM技术就是为了实现这个目标涉及到的许多技术的总和。由于其重要的理论和应用价值,被很多学者认为它是实现真正的全自动移动机器人的关键。

二、SLAM可以应用在哪些领域?

机器人定位和导航:SLAM可应用于生成移动机器人所处环境的地图。机器人可以根据这个地图执行路径规划、自主定位和导航等任务。

无人驾驶领域:SLAM技术可以提供视觉里程计功能,然后与GPS和其他定位方式相融合。

四轴飞行器领域:SLAM可以构建局部地图,辅助四轴飞行器自主规避障碍、规划路径。



三、激光SLAM和视觉SLAM

根据传感器类型,SLAM可以分为激光SLAM和视觉SLAM。那么激光SLAM和视觉 SLAM,谁更胜一筹呢?下面从以下几个角度进行简单对比:

1、技术发展

早在2005年,激光SLAM就被研究的比较透彻,激光 SLAM是目前最稳定,最主流的定位导航方式; 视觉 SLAM目前仍处于进一步的研发和应用场景扩展,产品逐步落地阶段。

2、使用环境

激光 SLAM主要用于室内;视觉SLAM在室内和室外均可使用,但是对光的依赖度较高,无法在黑暗的地方或某些无纹理的区域工作。

3、地图精度

两者相比,激光SLAM构造的地图精度高,无累积误差,可直接用于定位导航。

当然,激光SLAM也有一定的局限性。例如,在两边都是墙壁的长而直的走廊,或者在动态变化很大的环境中,仅依靠激光SLAM容易失去定位。

要想让移动机器人应对各种复杂的使用场景,激光SLAM和视觉 SLAM需要在竞争和融合中发展,逐渐替代人工完成简单、重复率高、劳动强度大的工作,真正实现为人类服务。

斯坦德机器人(深圳)有限公司,专注于工业级移动机器人的研发与生产,实现了从机器人底层定位算法、操作系统、控制器等核心技术的自主研发全覆盖,主要业务为激光SLAM自主移动机器人及柔性物流解决方案。

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