《 无人驾驶原理与实践》一3.5基于SLAM的定位系统

3.5基于SLAM的定位系统

       实时定位与地图构建（SLAM）是一个很复杂的系统层次的概念，并不是特指一个具体的算法。它包括图像匹配处理模块、滤波处理、回环检测、图优化理论、矩阵运算等，是一个复杂的系统工程（如图311所示），本文只针对SLAM的基本原理和应用做初步的简介。

       SLAM示意图如图312所示，黑色边界即激光雷达探测到的障碍物边缘，表示此路不通，白***域是可行驶的自由区域，放射线一样的线条表示此处可能有窗户或门，激光雷达部分点散射了出去。通过扫描整个环境空间，可以形成一幅2D的激光雷达视角的地图。通过对环境的匹配对比，机器人或车辆就以此作为依据来判断目前在地图上所处位置。绿色线条是机器人和车辆规划和行驶的路线表示。

       SLAM主要适用于机器人等领域，通过激光或视觉摄像头扫描环境数据点构建地图，然后基于地图匹配的方式进行自身定位。在诸如无人清洁车、低速园区无人摆渡车、低速无人快递车等低速场景的自动驾驶应用中十分常见。对于高速自动驾驶，由于SLAM基于网格（Grid）进行计算，其庞大的计算开销、时延、数据存储等问题，以及无人车对实时控制、安全的高性能要求，导致其目前并不适宜应用在大面积范围、高速自动驾驶场景中。高速自动驾驶在地图定位方面使用的是高精度地图技术。本节及以下内容主要针对机器人领域和低速自动驾驶场景SLAM的应用做简要描述。 

351SLAM定位原理

       目前，主流的SLAM主要采用两种技术路线，一种是基于激光雷达点云数据的SLAM，公开的比较知名的算法框架有Gmapping、Hector SLAM等。这种SLAM技术的优点是建图测量精度较高，但激光雷达成本太高，量产商用可行性低。另外一种技术——基于视觉摄像头的SLAM也在同步发展中，公开的知名算法框架有ORBSLAM2、MonoSLAM、PTAM、LSDSLAM、DSO等。这种SLAM技术的优点是传感器成本低，但建图精度略低，受光线、环境干扰较大。
       其中，视觉SLAM根据所用的摄像头个数又分单目、双目SLAM。单目SLAM成本低，但由于无法测量深度、尺度等问题，导致精度不高。双目SLAM经过系统的标定后，可以通过计算得出深度信息。因此，从鲁棒性和可靠性来说，双目要比单目SLAM更好一些。一般来说，视觉SLAM都结合IMU等传感器使用，以更大程度地提高建图精度和姿态估计精度。
       近几年由于深度学习、人工智能技术的发展，在SLAM领域也有一些结合AI、深度学习、目标检测、语义分割等技术的SLAM技术出现，如语义SLAM等。通过这些方法可以从图像中获得更丰富的语义信息，这些语义信息可以辅助推断几何信息，如已知物体的尺寸就是一个重要的几何线索。
       SLAM定位的基本原理：通常情况下，机器人因为移动的不确定性而导致漂移问题，一个好的SLAM系统不仅能处理环境的不确定性，还能处理机器人自身轨迹的不确定性。
       如图313所示，假设一个机器人运动本体从原点x0（0, 0）沿X轴方向向前移动10m，那么理论上，它的位置应该是（10,0）。但工程实际上，由于测量设备的不准确性，诸如陀螺仪测量值不准、轮子打滑、测量设备零漂等原因，使得机器人并不能准确到达（10,0）位置。机器人到达的位置有可能是（98,0），也有可能是（101,0），这是由于运动本体的运动不精确性导致的。实际上从数学理论来说，x1的位置变量符合一个以（10,0）为中心的高斯分布，方差δ可能是01或02。如果机器人继续往前走而不纠正的话，误差会越来越大，直至系统失效。

       我们希望在给定初始值x0的位置为（0,0）时，让x1的位置尽可能准确。其实就是计算怎样最大化x1位置的似然估计。通过引进新的参考物，可以增加参考位置的可靠性（如图314所示）。打个比方，就像一个人在荒无人烟的沙漠中行走，如果有一棵大树作为参照物，他就能知道自己现在在哪，走了多远。这个参照物也就是我们常说的landmark（路标），记作L0。通过不断观察landmark，并实时更新当前位置，从而校正当前位置误差。但是，随着路标位置的丢失，定位的误差又会慢慢变大，因此，我们需要通过不断迭代新的landmark的观测值，来最大化当前位置的似然估计。

       根据前面所述，建立约束关系方程：
       初始位置约束方程：x0=0
       运动约束方程：x2-x1=10
       观测约束方程：x1-L0=20
       我们将上述约束方程条件，按照各个状态向量空间的顺序组成状态向量矩阵表达式，然后根据每一步新的测量更新，从而表达定位关系，这就是SLAM定位的原理。因此，SLAM依赖三个约束条件：
       1）初始位置约束，即x0初始位置的约束条件。
       2）运动状态约束，即基于初始位置条件下，x1、x2、x3等位置表达式的约束条件。
       3）观测约束，即landmark位置表达式。
       基于以上3个约束条件，SLAM可以结合EKF（扩展卡尔曼滤波）、PF（粒子滤波）等算法进行定位。首先获取所有的路标和机器人的初始位置条件以作为先决条件。然后通过位置矩阵方程，存储各个路标和机器人的各个位置坐标。最后通过不断迭代更新来进行位置更新，减少位置误差。