Visual SLAM 15年发展历程(高清版)

### Visual SLAM 15年发展历程 #### 一、引言 在过去的15年间，视觉同步定位与地图构建（Visual Simultaneous Localization and Mapping，简称Visual SLAM）技术经历了快速的发展与演变，逐渐成为机器人视觉领域的重要研究方向之一。本篇文章基于Andrew Davison教授在2015年12月18日于伦敦帝国理工学院所做的报告《15年的视觉SLAM》为基础，详细梳理了这一技术的关键里程碑和发展趋势。 #### 二、定义与特征 **定义**：Visual SLAM是指利用单个或多个摄像头等视觉传感器来同时完成环境建模与机器人自身定位的过程。 **特征**： 1. **闭环估计**：能够通过闭环检测来修正累积误差。 2. **预测性**：利用运动模型预测机器人位置，并通过观测数据进行校正。 3. **高效性**：算法需要具备实时处理大量视觉数据的能力。 4. **现场演示**：研究者通常会进行现场演示以验证系统性能。 5. **单视传感器应用**：主要关注单个摄像头的应用场景。 6. **零漂移、一致定位**：即使在小区域内也能实现无漂移的精确定位。 7. **广泛应用**：技术的应用场景十分广泛，包括低成本机器人、敏捷机器人（如微型飞行器）、智能手机和个人穿戴设备等。 8. **商用硬件与开源软件**：依靠常见的商用摄像头和处理器，以及开放源代码的软件工具。 #### 三、早期工作 - **2000年前的视觉SLAM工作**：Davison教授与David Murray合作，实现了每秒5帧的实时闭环估计，在当时的100MHz个人电脑上运行。 - **广义系统与开源代码**：在日本AIST开发了一套通用的系统，并首次发布了SceneLib开源代码库。 - **早期灵感与基石**： - DROID（Harris，1980年代末）：基于特征的视觉里程计。 - 从离线结构从运动（Structure from Motion，SFM）向序列处理过渡（例如Fitzgibbon, Pollefeys等）。 - 扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）SLAM结合非视觉传感器的研究（如Durrant-Whyte, Leonard等）。 - 激光雷达扫描匹配（Gutmann和Konolige）。 #### 四、3D单目SLAM的发展 随着技术的进步，3D单目SLAM成为了研究的热点。Chiuso, Favaro, Jin, Soatto等人在2000年提出了基于连续SFM的方法，而Davison教授则专注于3D运动和轮式机器人的跟踪实验。这一阶段的技术进步为后续的应用奠定了基础。 #### 五、关键应用 - **低成本机器人**：如清洁机器人等。 - **敏捷机器人**：如微型飞行器等。 - **智能手机/个人/穿戴设备**：用于增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等应用场景。 - **AR/VR的Inside-Out跟踪**：利用设备本身摄像头进行跟踪，无需外部标记或基站支持。 #### 六、里程碑 - **MonoSLAM: 稀疏特征基于SLAM (2003)**：基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的估计方法，构建稀疏特征地图；实现了30FPS的稳定性能。此项目得到了Ian Reid、Nick Molton、Walterio Mayol-Cuevas等人的合作支持，并在多个会议上进行了现场演示。 #### 七、中间阶段的发展 - **2003/2004年**：Nister的视觉里程计（Visual Odometry）研究。 - **2003年**：Jung和Lacroix的空中SLAM工作。 - **2005年**：Pupilli和Calway提出的粒子滤波方法；Robert Sim的RBPF视觉SLAM。 - **2006-2008年**：与Montiel、Civera等人合作，在Zaragoza开展的研究，包括逆深度特征和参数优化等方面的工作。 #### 八、总结与展望 经过15年的发展，视觉SLAM技术取得了显著的进步，从最初的理论探索到现在的广泛应用。未来，随着硬件计算能力的提升和算法优化的不断推进，可以预见视觉SLAM将在更多领域展现出其强大的潜力，为机器人技术和智能设备带来革命性的变化。