SLAM基本流程和算法框架

经典的SLAM框架图

基本流程

1. 传感器信息读取。在视觉 SLAM 中主要为相机图像信息的读取和预处理。如果在机器人中，还可能有码盘、惯性传感器等信息的读取和同步。
2. 视觉里程计 (Visual Odometry, VO)。视觉里程计任务是估算相邻图像间相机的运动，以及局部地图的样子。VO 又称为前端（Front End）。
3. 后端优化（Optimization）。后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿，以及回环检测的信息，对它们进行优化，得到全局一致的轨迹和地图。由于接在 VO 之后，又称为后端（Back End）。
4. 回环检测（Loop Closing）。回环检测判断机器人是否曾经到达过先前的位置。如果检测到回环，它会把信息提供给后端进行处理。
5. 建图（Mapping）。它根据估计的轨迹，建立与任务要求对应的地图。

相机介绍

• 单目相机：是三维空间的二维投影，无法通过单张照片恢复三维结构，必须移动相机视角。
  缺点 :平移之后才能计算深度，以及无法确定真实尺度。
• 双目相机：类似人眼，缺点是计算需要大量的计算才能够估计每个像素的深度。
• RGB-D相机：可以通过红外结构光或 Time-of-Flight（ToF）原理，像激光传感器那样，通过主动向物体发射光并接收返回的光，测出物体离相机的距离。
  目前常用的 RGB-D 相机包括 Kinect/Kinect V2、Xtion live pro、Realsense 等。不过，现在多数 RGB-D 相机还存在测量范围窄、噪声大、视野小、易受日光干扰、无法测量透射材质等诸多问题，在 SLAM 方面，主要用于室内 SLAM，室外则较难应用。