1. 技术概述
即时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，SLAM） 是机器人实现自主导航的核心技术，其核心目标是让机器人在未知环境中同时完成自身定位和环境建模。该技术由Smith、Self和Cheeseman于1988年首次提出，现已成为自动驾驶、服务机器人、AR/VR等领域的基础支撑技术。
1.1 核心问题
- 定位问题：确定机器人在环境中的实时位姿（位置+姿态）
- 建图问题：构建环境的空间表示（栅格地图/点云地图/语义地图）
- 耦合性难题：定位依赖地图精度，建图依赖定位准确性
2. 技术原理
2.1 系统架构
典型的SLAM系统包含以下核心模块：
| 模块 | 功能 | 关键技术 |
|---|---|---|
| 传感器层 | 数据采集 | 激光雷达、RGB-D相机、IMU、轮速计 |
| 前端（视觉里程计） | 位姿估计 | 特征提取（ORB/SIFT）、ICP配准、PnP求解 |
| 后端优化 | 全局一致性 | 图优化（G2O）、因子图、Bundle Adjustment |
| 回环检测 | 消除累积误差 | 词袋模型（BoW）、场景识别 |
| 地图构建 | 环境建模 | 栅格地图、三维点云、语义地图 |
2.2 数学建模
运动模型与观测模型构成SLAM的基础：
运动方程（以轮式机器人为例）： $$ x_t = f(x_{t-1}, u_t) + w_t $$ 其中$x_t$为t时刻位姿，$u_t$为控制输入，$w_t$为运动噪声
观测方程： $$ z_t = h(x_t, m_j) + v_t $$ $z_t$为传感器观测值，$m_j$为地图特征点，$v_t$为观测噪声
3. 算法分类
3.1 激光SLAM
特点：
- 依赖激光雷达点云数据
- 精度高（±2cm定位精度）
- 典型算法：LOAM、Cartographer、Hector SLAM
工业案例：
迈尔微视的顶视SLAM导航方案，在光伏车间实现500+AGV协同作业，8万平米环境建图误差低于±5cm
3.2 视觉SLAM
特点：
- 使用单目/双目/RGB-D相机
- 支持语义理解（如ORB-SLAM3）
- 典型框架：
graph TD A[图像采集] --> B[特征提取] B --> C[位姿估计] C --> D[局部地图构建] D --> E[全局优化]
性能对比：
| 指标 | 激光SLAM | 视觉SLAM |
|---|---|---|
| 成本 | 高（万元级） | 低（千元级） |
| 精度 | ±1-2cm | ±2-5cm |
| 环境适应性 | 黑暗环境优 | 依赖纹理光照 |
4. 应用场景
4.1 工业自动化
- AGV导航：在动态车间实现厘米级定位（如汽车厂发动机部件搬运）
- 仓储物流：支持4000+库位的地堆式仓库管理
4.2 消费电子
- 扫地机器人：科沃斯DEEBOT系列采用多传感器融合SLAM
- AR设备：微软Hololens通过VSLAM实现虚实融合
4.3 自动驾驶
- 定位增强：结合高精地图实现车道级定位（如百度Apollo系统）
- 动态避障：实时更新障碍物位置信息
5. 技术前沿
5.1 SLAM 2.0
- 语义SLAM：融合YOLO等目标检测算法，实现环境语义理解
- 大场景建图：支持100万平米级地图构建
- 动态更新：通过传感器融合实现地图实时更新（life-long SLAM）
5.2 挑战与趋势
| 挑战 | 解决方案 |
|---|---|
| 动态物体干扰 | 多目标跟踪+时序建模 |
| 长期运行漂移 | 神经辐射场（NeRF）辅助优化 |
| 多机协同 | 分布式地图融合 |
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