鐳射SLAM與視覺SLAM的特點

目前，SLAM技術被廣泛運用於機器人、無人機、無人駕駛、AR、VR等領域，依靠感測器可實現機器的自主定位、建圖、路徑規劃等功能。由於感測器不同，SLAM的實現方式也有所不同，按感測器來分，SLAM主要包括鐳射SLAM和視覺SLAM兩大類。

其中，鐳射SLAM比視覺SLAM起步早，在理論、技術和產品落地上都相對成熟。基於視覺的SLAM方案目前主要有兩種實現路徑，一種是基於RGBD的深度攝像機，比如Kinect；還有一種就是基於單目、雙目或者魚眼攝像頭的。視覺SLAM目前尚處於進一步研發和應用場景拓展、產品逐漸落地階段。

鐳射SLAM

早在2005年的時候，鐳射SLAM就已經被研究的比較透徹，框架也已初步確定。鐳射SLAM，是目前最穩定、最主流的定位導航方法。

鐳射SLAM地圖構建

視覺SLAM

（基於視覺的定位與建圖）

隨著計算機視覺的迅速發展，視覺SLAM因為資訊量大，適用範圍廣等優點受到廣泛關注。

（1）基於深度攝像機的視覺SLAM，跟鐳射SLAM類似，透過收集到的點雲資料，能直接計算障礙物距離；

（2）基於單目、魚眼相機的視覺SLAM方案，利用多幀影象來估計自身的位姿變化，再透過累計位姿變化來計算距離物體的距離，並進行定位與地圖構建；

移動機器人（AGV）是工業機器人的一種。它由計算機控制，具有移動、自動導航、多感測器控制、網路互動等功能，在實際生產中最主要的用途是搬運，可以說只要有搬運需求的地方，就有移動機器人的應用可能。

近年來，移動機器人技術在世界範圍內得到快速發展。人們致力於把移動機器人應用於各種場景中，從室內外搬運機器人，到服務型機器人，再到工業機器人等，移動機器人的運用都得到了巨大突破。

在移動機器人研究中一個最關鍵的技術就是即時定位和建圖，也就是所謂的SLAM技術。SLAM它試圖解決這樣的問題：

一個機器人在未知的環境中運動，如何透過對環境的觀測確定自身的運動軌跡，同時構建出環境的地圖。

SLAM技術正是為了實現這個目標涉及到的諸多技術的總和。由於其重要的理論與應用價值，被很多學者認為是實現真正全自主移動機器人的關鍵。

按照核心的功能模組來區分，目前常見的移動機器人SLAM系統一般具有兩種形式：基於鐳射雷達的SLAM（鐳射SLAM）和基於視覺的SLAM（Visual SLAM或VSLAM）。

那麼鐳射SLAM與視覺SLAM到底有何不同呢？看下面這個表格就一目瞭然。

鐳射SLAM與視覺SLAM比較

透過對比我們發現，鐳射SLAM和視覺SLAM各擅勝場。兩者相較，鐳射 SLAM 構建的地圖精度高，不存在累計誤差，且能直接用於定位導航。

當然，鐳射SLAM也有一定的侷限性。比如在又長又直、兩側是牆壁的長廊或是動態變化大的環境中，單純依靠鐳射SLAM容易發生定位丟失的情況。

其實，要想讓移動機器人應對各種複雜的使用場景，鐳射SLAM與視覺SLAM必將在相互競爭和融合中發展，多感測器融合導航必然是未來發展方向。伴隨移動機器人核心技術的解決，將替代人工完成簡單、重複、勞動量大的繁雜工作，真正為人類服務。

目前，SLAM技術被廣泛運用於機器人、無人機、無人駕駛、AR、VR等領域，依靠感測器可實現機器的自主定位、建圖、路徑規劃等功能。由於感測器不同，SLAM的實現方式也有所不同，按感測器來分，SLAM主要包括鐳射SLAM和視覺SLAM兩大類。

其中，鐳射SLAM比視覺SLAM起步早，在理論、技術和產品落地上都相對成熟。基於視覺的SLAM方案目前主要有兩種實現路徑，一種是基於RGBD的深度攝像機，比如Kinect；還有一種就是基於單目、雙目或者魚眼攝像頭的。視覺SLAM目前尚處於進一步研發和應用場景拓展、產品逐漸落地階段。

鐳射SLAM是目前比較成熟的定位導航方案，視覺SLAM是未來研究的一個主流方向。所以，未來，多感測器的融合是一種必然的趨勢。取長補短，優勢結合，為市場打造出真正好用的、易用的SLAM方案。SLAMTEC—思嵐科技也會努力在自己的領域裡，把鐳射SLAM定位導航方案進一步最佳化、升級，結合市場上的優質技術，努力做到為市場提供好用的定位導航解決方案。