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    機器人自主移動的秘密:實際應用中,SLAM究竟是如何實現的?(二)

    本文作者: 科技剪刀手 2016-12-28 18:38
    導語:在實際應用時,SLAM究竟是如何實現的呢?在實現過程中有哪些難點?

    雷鋒網按:本文作者SLAMTEC(思嵐科技公號slamtec-sh)技術顧問,專注SLAM及相關傳感器研發(fā)應用。本文是《機器人自主移動的秘密》系列第二篇。

    SLAM主要解決機器人的實時定位與自動建圖問題,那么,在實際應用時,SLAM究竟是如何實現的呢?在實現過程中有哪些難點?

    這是一個完整的SLAM和導航系統(tǒng)的主要架構圖:

    機器人自主移動的秘密:實際應用中,SLAM究竟是如何實現的?(二)

    其中,SLAM核心過程包括3個步驟,第一步稱為預處理

    我們知道,激光雷達和其他雷達設備一樣,某一個時刻只能獲取它所在位置的環(huán)境信息。

    這就是我們所說的點云,它只能反映機器人所在環(huán)境中的一個部分。第一步預處理就是對激光雷達原始數據進行優(yōu)化,剔除一些有問題的數據,或者進行濾波。

    機器人自主移動的秘密:實際應用中,SLAM究竟是如何實現的?(二)

    第二步是匹配,也就是說把當前這一個局部環(huán)境的點云數據在已經建立地圖上尋找到對應的位置,這個步驟非常關鍵。

    機器人自主移動的秘密:實際應用中,SLAM究竟是如何實現的?(二)

    這個是ICP的點云匹配算法,用于實現匹配。說這個過程關鍵,就是因為它的好壞,直接影響了SLAM構建地圖的精度。這個過程和我們玩拼圖游戲有點類似,就是在已經拼好的畫面中找到相似之處,確定新的一個拼圖該放在哪里。

    在SLAM過程中,需要將激光雷達當前采集的點云(紅色部分)匹配拼接到原有地圖中。

    機器人自主移動的秘密:實際應用中,SLAM究竟是如何實現的?(二)

    如果不進行匹配過程,所構建的地圖可能就亂成一團,變成這樣。

    機器人自主移動的秘密:實際應用中,SLAM究竟是如何實現的?(二)

    在這個部分完畢以后,就進行第三步,地圖融合,也就是將這一輪來自激光雷達的新數據拼接到原始地圖當中,最終完成地圖的更新。

    就像這個圖一樣,這個過程是永遠伴隨SLAM過程的。

    機器人自主移動的秘密:實際應用中,SLAM究竟是如何實現的?(二)

    數據融合和簡單的貼圖是有很大的差異的。因為實際上傳感器描繪的世界存在一定的誤差,或者正巧在這個時間環(huán)境有了變化,例如機器人旁邊闖入了一只小貓。

    因此,實際要進行的過程會更加復雜,需要用很多概率算法,并采用濾波的方式進行融合。將上述這個過程逐次執(zhí)行,就最終產生了我們看到的柵格地圖。

    機器人自主移動的秘密:實際應用中,SLAM究竟是如何實現的?(二)

    這個過程聽起來其實并不復雜,但是要處理好有很大難度。這里舉幾個例子,比如叫做Loop Closure(回環(huán))問題。如果匹配算法不足夠優(yōu)秀,或者環(huán)境中存在很不巧的干擾,當機器人繞著環(huán)境一圈后,就會發(fā)現原本是應該閉合的一個環(huán)形走廊斷開了。

    比如正常地圖應該這樣:

    機器人自主移動的秘密:實際應用中,SLAM究竟是如何實現的?(二)

    如果處理不好,實際地圖就成這樣:

    機器人自主移動的秘密:實際應用中,SLAM究竟是如何實現的?(二)

    對于環(huán)境比較大的場景,回環(huán)問題是不得不面對的,但現實總是不完美的,即使是激光雷達這種高精度傳感器,也難免存在誤差。而回環(huán)問題的難點恰恰在于在一開始出現少許誤差的時候,并不會被發(fā)覺,直到機器人繞著環(huán)路一圈,隨著誤差的累加,發(fā)現環(huán)路已經無法閉合時,此時已經釀成大錯,一般很難回天。當然這個問題并不是無解,一個好的商用化SLAM系統(tǒng),回環(huán)問題是否能很好的解決,就成為評判這個系統(tǒng)實力的指標了。

    這是前兩天在我們辦公室進行的測試,左邊的視頻是基于開源的ROS機器人操作系統(tǒng)進行的地圖構建,右邊的是基于SLAMWARE構建的地圖。

       

    當機器人已經繞場一周后,ROS構建的地圖出現了中斷,而SLAMWARE構建的地圖是一個完美的閉環(huán),它與我們辦公室的設計圖完美重合。

    機器人自主移動的秘密:實際應用中,SLAM究竟是如何實現的?(二)

    除了算法層面的回環(huán)問題,SLAM實際應用中還有很多這種坑,比如走廊問題與外界干擾問題。

    以外界干擾問題來說,通常,激光雷達作為機器人的眼睛,一般是安裝在底盤上的,它能看到的視野很有限。當受到外界干擾(人類或者寵物等等)后,機器人很容易丟失定位精度,無法正常完成后續(xù)的建圖工作。

    當機器人安裝SLAMWARE后,機器人受到干擾,可以完全不受影響,照樣能夠正常工作。

         

    目前,SLAM的開源實現代表多為學術界,實際應用有很多Corner Case要處理,需要傳感器、系統(tǒng)參數、其他輔助設備的聯(lián)合調優(yōu)。

    一般來說,上述的SLAM過程對于運算消耗是巨大的,雖然并沒有達到像訓練神經網絡動用服務器集群那種地步,但傳統(tǒng)上需要PC級別的處理器。

    除配備激光雷達外,還需要機器人具有IMU(慣性測量單元)、里程計來為激光雷達提供輔助數據,否則SLAM系統(tǒng)也難以得到運行??偟膩碚f,SLAM算法本身是一個對于外部系統(tǒng)有著多種依賴的算法,這是一個切實的工程問題。

    很多機器人,比如掃地機是不可能裝一個PC進去的,為了讓SLAM能在這類設備里運行,除了解決激光雷達成本外,還要對SLAM算法做出很好的優(yōu)化。

    這也是我們思嵐科技SLAMTEC主要的努力方向,一方面,我們這7年多很好的解決了各類實際SLAM算法難點,另一方面,我們把SLAM這個復雜的系統(tǒng)做了很大的優(yōu)化,可以放到一個硬幣那么大的模塊內部,降低尺寸功耗。此外,它還集成了IMU等配套傳感器,力求做到對于SLAM的使用便捷性。

    機器人自主移動的秘密:實際應用中,SLAM究竟是如何實現的?(二)

    那么,機器人利用SLAM技術得到了有效的空間信息后,它是怎樣實現路徑規(guī)劃的?SLAM和路徑規(guī)劃之間關系是怎樣的?下一篇文章,雷鋒網將持續(xù)更新,如有興趣可持續(xù)關注。

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