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两种slam导航方法谁更胜一筹

SLAM是指运动物体根据传感器的信息,计算自身位置的同时构建环境地图的过程,解决机器人等在未知环境下运动时的定位与地图构建问题。目前SLAM主要应用于机器人、无人驾驶等领域。

SLAM的实现方式和难度按传感器来分会有一定的差异,主要分为激光SLAM 和V-SLAM 两大类。其中,激光SLAM比V-SLAM起步早。基于视觉的SLAM方案目前主要有两种实现路径,一种是基于RGBD的深度摄像机;还有一种就是基于单目、双目或者鱼眼摄像头的。随着计算机视觉的迅速发展,视觉 SLAM 因为信息量大,适用范围广等优点受到广泛关注。

成本

不管是国产还是国外的激光,价格差异较大,成本相对来说比较高。目前国内也有低成本激光雷达解决方案,但是在场景落地上低成本雷达还是有一些隐患。V-SLAM 主要是通过摄像头来采集数据信息,和激光雷达对比,摄像头的成本相对来说要低一些。

应用场景

从应用场景来说,V-SLAM的应用场景要丰富很多。V-SLAM 在室内外环境下均能开展工作,但是对光的依赖程度略高,在暗处或者一些无纹理区域是无法进行工作的。而激光SLAM目前主要被应用在室内,用来进行地图构建和导航工作。

地图精度

激光SLAM在构建地图的时候,精度较高,较为普遍的是各家都能做到全局5cm 左右;V-SLAM,比如常见的深度摄像机,地图构建精度约3cm。

易用性

激光SLAM和基于深度相机的V-SLAM均是通过直接获取环境中的点云数据,根据生成的点云数据,测算哪里有障碍物以及障碍物的距离。但是基于单目、双目、鱼眼摄像机的 VSLAM 方案,则不能直接获得环境中的点云,而是形成灰色或彩色图像,需要通过不断移动自身的位置,通过提取、匹配特征点,利用三角测距的方法测算出障碍物的距离。除此之外,在延展性上,拥有图像处理能力的视觉SLAM能更好得与其他外接设备配合。

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