Comparison of Laser SLAM and Visual SLAM
Comparison of Laser SLAM and Visual SLAM
目前,SLAM技术广泛应用于机器人、无人机、无人机、AR、VR等领域,依靠传感器可以实现机器的自主定位、测绘、路径规划等功能。由于传感器的不同,SLAM的实现方式也不同。根据传感器,SLAM主要包括激光SLAM和visual SLAM。
激光Lidar SLAM轰比目视SLAM起步早,在理论、技术和产品落地等方面都比较成熟。目前,基于视觉的SLAM主要有两种实现途径,一种是基于RGBD深度相机,如Kinect,另一种是基于单目、双目或鱼眼相机。visualslam还处于进一步开发应用场景扩展和产品落地阶段。
激光Lidar SLAM
早在2005年,人们就对激光SLAM进行了深入的研究,初步确定了它的结构。激光Lidar SLAM是目前最稳定、最主流的定位导航方法。
激光SLAM地图构建
视觉SLAM(基于视觉的定位和地图)
随着计算机视觉的飞速发展,视觉SLAM因其信息量大、应用范围广而受到广泛关注。
(1) 基于深度相机的视觉SLAM与激光SLAM类似,可以通过点云数据直接计算障碍物的距离。
(2) 基于单目和鱼眼相机的视觉SLAM方案利用多帧图像来估计目标的姿态变化,然后通过累积姿态变化来计算与目标的距离,并构造位置和地图。
可视化SLAM地图构建
长期以来,无论是业界还是学术界,对于谁比激光和视觉冲击强,谁是未来的主流趋势,都有自己的看法和看法。下面从几个方面对激光SLAM和visual SLAM作了简要的比较。
成本
无论是Sick、北洋还是Velodyne,价格从几万到几十万不等,成本相对较高,但在中国也有低成本的lidar(RPLIDAR)解决方案。视觉冲击主要通过摄像机采集数据。与激光雷达相比,相机的成本明显要低得多。然而,激光雷达可以更精确地测量障碍物的角度和距离,便于定位和导航。
应用场景
就应用场景而言,visualslam的应用场景要丰富得多。视觉重击可以在室内和室外环境下工作,但它严重依赖光线,不能在黑暗区域或某些非纹理区域工作。激光扫射目前主要用于室内地图制作和导航。
地图精度
激光扫描在绘制地图时具有很高的精度。SLAM地图的精度可以达到2厘米左右。以视觉冲击为例,Kinect是一种常用且广泛使用的深度相机,其精度约为3厘米。因此,激光SLAM地图通常比视觉SLAM更精确,可以直接使用。在定位和导航方面。
易用性
激光SLAM和基于深度相机的视觉SLAM都是直接获取环境中的点云数据,并根据生成的点云数据计算障碍物存在的位置和障碍物的距离。然而,基于单目、双目和鱼眼相机的SLAM方案不能直接获取环境中的点云,而是形成灰度或彩色图像。它需要不断移动其位置,提取和匹配特征点,并采用三角测距法测量障碍物的距离。
安装方式
雷达最初用于军事工业,后来逐渐应用于民用。众所周知,我们首先应该知道的是谷歌的无人驾驶汽车。当时,Velodyne雷达体积和重量都很大,显然不适合某些实际情况。例如,无人机、AR和VR的体积都非常小。如果他们装备了大型激光雷达,他们根本不能使用。它们也会影响美观和性能。因此,利用摄像机测距的视觉冲击波的出现,弥补了激光雷达的这一缺点,安装方式可以根据不同的场景而多样化。
其他
除以上几点外,激光SLAM与视觉SLAM在探测范围、工作强度、实时数据生成、地图累积误差等方面也存在一定差距。
注意:左侧为激光雷达SLAM,右侧为目视SLAM
数据来源:KITTI
可以清楚地看到,对于同一场景,下半部分视觉SLAM会出现偏差,这是由于累积误差造成的,所以视觉SLAM需要回归检验。
激光SLAM定位是未来相对成熟和成熟的一种视觉定位方案。因此,未来多传感器融合是必然趋势。取长补短,结合优势,为市场创造一个真正有用且易于使用的SLAM解决方案。SLAMTEC-Silan技术还将结合市场上的高质量技术,努力在自身领域进一步优化和升级激光SLAM定位导航方案,努力为市场提供一个有用的定位导航解决方案。
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