从理论到实践机器人SLAM技术详解

智能服务机器人正如行业的新星，在众多领域大放异彩，从家庭清扫到陪伴，再到智能送餐，我们生活的方方面面都逐渐出现它们的身影。在这背后，自主定位导航技术作为机器人智能化的基石，正在受到越来越多的关注。而SLAM技术，作为自主定位导航技术的核心，更是备受瞩目。

SLAM，即同步定位与地图构建，是机器人实现自我定位并构建环境地图的关键技术。那么，SLAM技术是如何实现的呢？它面临哪些挑战？机器人如何实现路径规划和自动导航？怎样的扫地机器人才能被称为智能？

接下来，让我们一起揭开机器人自主移动的秘密面纱。

SLAM技术的实现，最早由Hugh Durrant-Whyte和John J.Leonard提出。它更像是一个概念框架，包含多个步骤，每个步骤都可以采用不同的算法来实现。其主要解决的是机器人在未知环境中进行即时定位和地图构建的问题。

想象一下，当我们身处陌生环境，如何找到目的地？户外迷路时，又如何找到回家的路？我们有导航软件和户外地图来帮忙。对于机器人来说，地图同样是它们描述、认识环境的重要工具。机器人利用环境地图来描述当前的环境信息，并根据所使用的算法和传感器的不同，采用不同形式的地图描述。

在机器人学中，地图的表示主要有四种方法：栅格地图、特征地图、直接表征法以及拓扑地图。

栅格地图是机器人对环境描述的最常见方式，它将环境划分为一系列栅格，每个栅格都有一个可能值表示被占据的概率。这种地图最早由NASA的Alberto Elfes在1989年提出，并在火星探测车上得到应用。

特征点地图主要用在vSLAM（视觉SLAM）技术中，通过有关的几何特征（如点、直线、面）表示环境。相比栅格地图，特征点地图更加抽象，但其数据存储和运算量相对较小。

直接表征法则省去了特征或栅格表示的中间环节，直接用传感器读取的数据来构造机器人的位姿空间。这种方法类似于卫星地图，直接将传感器原始数据通过简单处理拼接形成地图。

拓扑地图是一种更加抽象的地图形式，它主要记录室内环境的拓扑链接关系，如拐角、门、电梯、楼梯等重要位置点以及它们之间的连接关系。扫地机器人在进行房间清扫时，通常会建立这样的拓扑地图。值得注意的是，SLAM中的地图构建一般指的是建立与环境几何一致的地图。在实际应用中，直接表征法虽然直观但信息冗余度大且数据处理复杂度高；特征点地图虽然数据量小但可能无法提供足够的障碍物信息；而拓扑地图虽然抽象但足以满足基本的定位和导航需求。因此在实际应用中需要根据具体场景和需求选择合适的地图表示方法。而无论是哪种方法都离不开传感器和算法的支持以及机器人的精细控制来实现路径规划和自动导航功能。这也正是智能服务机器人的魅力所在——它们能在复杂的环境中自主完成各种任务并不断优化自身的性能和功能以满足人类的需求。希望未来我们能看到更多的创新和突破在这个领域为我们的生活带来更多便利和乐趣！栅格地图，也称为占据地图，是机器人领域广泛应用的地图存储方式。它既能表示空间环境中的众多特征，供机器人进行路径规划，又避免了直接记录传感器的原始数据，实现了空间和时间消耗的优化。思岚科技的SLAMWARE系统也采用了这种地图方式。

想象一下你在使用手机导航软件时，首先要做的就是定位。在机器人的实时定位问题中，由于机器人位置信息通常通过运动估计获得，这种方法往往带有较大的误差。为了更准确地确定机器人的位置，我们需要借助测距单元收集的环境信息来进行校正。

目前常见的测距单元包括激光测距、超声波测距和图像测距。其中，激光雷达凭借其良好的指向性和高度聚焦性，已经成为移动机器人的核心传感器，同时也是最可靠、最稳定的定位技术。

自1988年提出以来，SLAM的理论研究发展迅速。在实际应用中，除了激光雷达，还需要机器人配备IMU（惯性测量单元）和里程计来为激光雷达提供辅助数据。这一过程的运算消耗是巨大的，过去需要PC级别的处理器，这成为了限制SLAM广泛应用的瓶颈之一。

那么，实现SLAM的过程中会遇到哪些挑战呢？

SLAM主要解决机器人的实时定位与自动建图问题。在实际应用中，如何具体实现SLAM并应对其过程中的难点呢？

这是一个完整的SLAM和导航系统的主要架构图。其中，SLAM的核心过程包括预处理、匹配和地图融合三个步骤。首先是对激光雷达原始数据的优化和滤波。接着是通过ICP点云匹配算法，将当前环境的点云数据与已建立的地图进行匹配，这一步非常关键，直接影响SLAM构建地图的精度。进行地图融合，将新的激光雷达数据拼接到原始地图中，完成地图的更新。

这个过程听起来并不复杂，但实际操作中的难度很大。比如回环问题，如果匹配算法不够优秀或者环境中存在干扰，机器人绕行一圈后，原本应该闭合的环形走廊可能会断开。对于大型环境，回环问题是必须面对的挑战。即使激光雷达这种高精度传感器也存在误差，而回环问题的难点在于一开始的微小误差并不会立即显现，但随着机器人的移动，误差会累积，最终导致环路无法闭合。

一个好的商用SLAM系统是否能很好地解决回环问题，成为了评价该系统实力的关键指标。在我们办公室最近的测试中，基于SLAMWARE构建的地图（右侧视频）明显优于基于开源ROS机器人操作系统的地图构建（左侧视频）。在机器人完成环绕一周之后，ROS构建的地图出现了中断，而SLAMWARE构建的地图则呈现出一个完美的闭环，与办公室的设计图完美吻合。

除了算法层面遇到的回环问题，SLAM在实际应用中还面临诸多挑战，如走廊问题以及外界干扰等。机器人的“眼睛”——激光雷达，作为重要的定位设备，其视野范围有限，一旦受到外界干扰（如人类、宠物等），机器人就容易丢失定位精度，导致建图工作无法顺利进行。

目前，SLAM的开源实现主要代表学术界的研究成果，实际应用中需要考虑诸多Corner Case，涉及传感器、系统参数以及其他辅助设备的联合调优。SLAM算法本身对运算消耗巨大，虽然并未达到训练神经网络需要动用服务器集群的程度，但仍需PC级别的处理器来完成运算。

为了确保SLAM系统的正常运行，除了配备激光雷达外，机器人还需要具备IMU（惯性测量单元）和里程计，为激光雷达提供辅助数据。SLAM算法是一个依赖外部系统的算法，需要解决一系列工程问题。

许多机器人，如扫地机，无法装载PC级别的处理器。为了让SLAM在这类设备中运行，除了解决激光雷达的成本问题外，还需要对SLAM算法进行优化。那么，机器人如何利用SLAM技术获取有效的空间信息并实现路径规划呢？SLAM与路径规划之间又有着怎样的关系呢？

我们先来看看SLAM与路径规划之间的联系。实际上，SLAM算法主要负责机器人的定位和地图构建，而导航定位则属于运动规划（Motion Planning）的范畴。运动规划是一个广泛的概念，涵盖了从机械臂的运动、飞行器的飞行到轮式机器人的路径规划等多个领域。

针对轮式机器人，如扫地机，路径规划是实现运动规划的基础能力。在完成SLAM后，机器人需要进行目标点导航，即规划一条从A点到B点的路径。为了实现这个过程，运动规划至少需要包括两个层次的模块：全局规划和局部规划。全局规划类似于车载导航仪，需要在地图上预先规划一条线路，并确定机器人的当前位置。而局部规划则负责在机器人遇到障碍物时进行实时的路径调整。

为了实现更智能的路径规划，许多机器人采用了A算法进行全局规划。这是一种启发式搜索算法，广泛应用于游戏中单位的运动轨迹计算。A算法规划的路径是基于已知地图的，一旦机器人遇到新的障碍物，就可能无法应对。为了解决这个问题，一些先进的SLAMWARE采用了D算法进行路径规划。这是一种动态启发式路径搜索算法，可以让机器人在未知环境中自如行动，随着机器人的探索，路径会实时调整。D算法的最大优点是不需要预先探明地图，机器人可以根据实时的环境信息进行路径规划，类似于人类在没有预先了解环境的情况下进行行动。这种灵活性使得机器人在实际应用中更加智能、高效。上文所提到的路径规划算法，对于大多数移动机器人而言已屡见不鲜。在消费市场中，扫地机器人作为服务机器人的先驱之一，其所需的路径规划算法却显得尤为复杂。

谈及扫地机器人的路径规划，贴边打扫、工字形折返清扫以及电量耗尽时的自主充电，这些都是不可或缺的部分。单纯的D算法等并不能完全满足这些基础需求。扫地机器人还需要额外的规划算法来应对挑战。例如，在工字形折返清扫过程中，如何避免重复清扫、如何让扫地机理解房间、门、走廊等概念，这些都是学界研究的热点问题。

针对上述问题，空间覆盖问题成为了学术界的一个研究热点，并涌现出许多相关的算法和理论。其中，Morse Decompositions算法备受瞩目，它能够协助扫地机器人对空间进行精准划分，从而实现高效清扫。

值得一提的是，早在20世纪70年代，卡内基梅隆大学（CMU）就已利用超声波技术实现了如今扫地机的部分行为，尽管当时的造价相当昂贵。至于从A点到B点的移动路径规划，虽然它是实现更高级路径规划的基础，但从SLAM到扫地机器人所需功能的实现，仍需大量的研发工作。