详细分析SLAM的实现和应用.doc

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1、详细分析SLAM的实现和应用　　本期主讲人为速感科技CTO张一茗，毕业于北航，师从中国惯性技术领域的著名专家冯培德院士，多年组合导航定位系统研究经验，为资深SLAM研究员，学术研究上发表多篇相关领域论文。　　今天和大家探讨的是视觉SLAM技术的一些现状和应用的趋势。　　大概从几个方面来讲一下SLAM的实现和应用：第一个是从传感器的角度，第二个是从算法实现的角度，第三个是从搭载硬件传感器平台上来说这些问题。　　首先介绍下速感科技，我们2014年成立，在国内算是最早做SLAM相关AI技术应用的一个团队，专注于机器视觉人工智能在实际消费类和工业类产品中的应用，整合了一套定位、导航、路

2、径规划、场景感知的算法。　　传感器的角度　　　　首先，现在深度传感器或者摄像头种类非常繁多，这里简单列了一下我所了解的深度摄像头的一些路线对比。　　从大类上可以分成三种：两种带主动光源——带结构光的摄像头和飞行时间法的摄像头；还有一种是基于多目的被动光深度摄像头。　　结构光实际上历史悠久的一种方案，像精度比较高的有投影光栅相位法、动态编码结构光的方法，还有单目结构光、双目结构光、扫描式结构光等等，它们各有各的优缺点。　　在高精度测量上，很多人偏向用投影光栅相位法或者动态编码结构光的方式，比如说动态编码结构光，它会将6个或12个有不同编码相位的Pattern投射到被测物体上面，然

3、后用两个摄像头捕捉被投物体表面的纹理变化，再通过相位的计算，来计算出相当高精度的深度信息。　　这种深度信息精度大概能够达到微米级，但是成本相对来说也会比较高，有两个原因：一是对投影仪光机要求高一些；另一个是对摄像头分辨率和镜头要求比较高，在消费类里大家一般不会使用这么高精度的方式。　　另外一种方法是投影光栅相位法，与动态编码结构光相比更加简单，比如说非常有名的傅里叶变换轮廓术的方式。　　除此之外还有单目结构光，最近特别火的iPhoneX中采用的就是单目结构光的方案。　　还有成本相对比较低，精度比较适宜的双目结构光，目前广泛应用在各种各样的机器人上。　　还有扫描结构光，它的精度比

4、较高，成本也相对可控，比较适合在工业产品上使用的，有的是线扫描，有的是点扫描，而且可以达到相对比较高的精度。　　像Google和联想合作的Phab2Pro的Tango手机，背后用的PMD家的TimeofFlight摄像头，在很多工业领域，像雷达，是用飞行时间法获得深度信息，叫飞行时间法。　　最后一种就是被动的双目。　　算法实现的角度　　　　三角法　　先说一下三角法的法则。　　三角法的本质是一个解三角形的数学问题。　　左侧是一个比较有名的专利，是国外一家做清洁机器人公司在激光雷达上申请的一个专利。　　这个专利描述的几个基本点是：首先它有一个旋转轴，带着一个旋转平台，上面有一个光源

5、，有一个传感器，然后有一个处理器，光源向外发射一个准直的激光点，通过透镜在传感器的CMOS上成像。　　因为三角法的原理，导致障碍物越近在CMOS上的成像越偏左侧，利用这种原理能够测出跟被测点的距离信息，然后让这个旋转轴高速旋转，就可以获得一个360度连续的深度信息。　　这个方法在当年来看是非常有创意的一个想法，也是被大家广泛接受的一个雷达设计方式。但是有一点，这个雷达设计方式依然处在专利保护期范围内，所以有一点比较危险：当量特别大时候会有一定的专利问题。　　　　非三角测量　　后面这种叫非三角测量，它是基于飞行时间法（TimeofFlight）的激光雷达设计逻辑，飞行时间法的设计

6、逻辑简单来说就是打出一束光，光在空间中前进时需要时间，大概是30,000km/s，通过计算光的飞行时间，解算出往返的距离，最终得到被测点到探测物体的距离信息，这是它的基本逻辑。　　右侧有两个图，代表着ToF（TimeofFlight）雷达的两种技术流派，它们的本质都是有一颗光源向外打出一个时间调制的光脉冲，然后反射回来，但是大家持有不同的光路和专利。　　像右上角这个图，它采用的逻辑是用更小的发散孔径，打到被测物体上，反射的时候有个凹面镜，凹面镜将发散的光斑汇聚在下方的APT二极管上，采集高灵敏度的光飞行时间，最终就能够得到那一点的距离信息。　　右下方的雷达，实际上是采用同心光路

7、的一个逻辑，它旋转的是平面度非常高的一面镜子，这个镜子旋转的时候把下方的光源以及接收器做了光路的重叠和反射，让这个光路的设计在体积上更瘦一些。但是这样会浪费透镜的一部分有效空间，所以效率会相对较低。　　目前基于飞行时间法的激光雷达主要是这两种基本逻辑。　　深度图测量方法　　　　这幅图是一种精度相对比较高的深度图测量方法，也就是傅里叶变换轮廓术的方式，它的逻辑是向被测物体投射出一系列条纹状的Pattern。　　这个Pattern有一些特点，它在横向上光强是以正弦波的方式在空间中存在的，看起来就