小编说：视觉SLAM 是指用相机解决定位和建图问题。本文以一个小机器人为例形象地介绍了视觉SLAM的功能及特点。

SLAM 是Simultaneous Localization and Mapping 的缩写，中文译作“同时定位与地图构建”。它是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。如果这里的传感器主要为相机，那就称为“视觉SLAM”。

假设我们组装了一台叫作“小萝卜”的机器人，大概的样子如所示。

小萝卜设计图。左边：正视图；右边：侧视图。设备有相机、轮子、笔记本，手是装饰品。

虽然有点像“安卓”，但它并不是靠安卓系统来计算的。我们把一台笔记本塞进了它的后备箱内（方便我们随时拿出来调试程序）。它能做点什么呢？

我们希望小萝卜具有自主运动能力。虽然世界上也有放在桌面像摆件一样的机器人，能够和人说话或播放音乐，不过一台平板电脑完全可以胜任这些事情。作为机器人，我们希望小萝卜能够在房间里自由移动。不管我们在哪里招呼一声，它都会滴溜溜地走过来。

要移动首先得有轮子和电机，所以我们在小萝卜的下方安装了轮子（足式机器人步态很复杂，我们暂时不考虑）。有了轮子，机器人就能够四处行动了，但不加控制的话，小萝卜不知道行动的目标，就只能四处乱走，更糟糕的情况下会撞上墙造成损毁。为了避免这种情况的发生，我们在它的脑袋上安装了一个相机。安装相机的主要动机，是考虑到这样一个机器人和人类非常相似——从画面上一眼就能看出。有眼睛、大脑和四肢的人类，能够在任意环境里轻松自在地行走、探索，我们（天真地）觉得机器人也能够完成这件事。为了使小萝卜能够探索一个房间，它至少需要知道两件事：

1.我在什么地方？——定位。

2.周围环境是什么样？——建图。

“定位”和“建图”，可以看成感知的“内外之分”。作为一个“内外兼修”的小萝卜，一方面要明白自身的状态（即位置），另一方面也要了解外在的环境（即地图）。当然，解决这两个问题的方法非常多。比方说，我们可以在房间地板上铺设导引线，在墙壁上贴识别二维码，在桌子上放置无线电定位设备。如果在室外，还可以在小萝卜脑袋上安装定位设备（像手机或汽车一样）。有了这些东西之后，定位问题是否已经解决了呢？我们不妨把这些传感器（见）分为两类。

一类传感器是携带于机器人本体上的，例如机器人的轮式编码器、相机、激光传感器，等等。另一类是安装于环境中的，例如前面讲的导轨、二维码标志，等等。安装于环境中的传感设备，通常能够直接测量到机器人的位置信息，简单有效地解决定位问题。然而，由于它们必须在环境中设置，在一定程度上限制了机器人的使用范围。比方说，有些地方没有GPS信号，有些地方无法铺设导轨，这时该怎么做定位呢？

一些传感器。

（a）利用二维码进行定位的增强现实软件；（b）GPS定位装置；（c）铺设导轨的小车；（d）激光雷达；（e）IMU单元；（f）双目相机。

我们看到，这类传感器约束了外部环境。只有在这些约束满足时，基于它们的定位方案才能工作。反之，当约束无法满足时，我们就没法进行定位了。所以说，虽然这类传感器简单可靠，但它们无法提供一个普遍的、通用的解决方案。相对地，那些携带于机器人本体上的传感器，比如激光传感器、相机、轮式编码器、惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，IMU）等，它们测到的通常都是一些间接的物理量而不是直接的位置数据。例如，轮式编码器会测到轮子转动的角度，IMU测量运动的角速度和加速度，相机和激光传感器则读取外部环境的某种观测数据。我们只能通过一些间接的手段，从这些数据推算自己的位置。虽然这听上去是一种迂回战术，但更明显的好处是，它没有对环境提出任何要求，从而使得这种定位方案可适用于未知环境。

回顾前面讨论过的SLAM定义，我们在SLAM中非常强调未知环境。在理论上，我们没法限制小萝卜的使用环境，这意味着我们没法假设像GPS这些外部传感器都能顺利工作。因此，使用携带式的传感器来完成SLAM是我们重点关心的问题。特别地，当谈论视觉SLAM时，我们主要是指如何用相机解决定位和建图问题。

视觉SLAM是本书的主题，所以我们尤其关心小萝卜的眼睛能够做些什么事。SLAM中使用的相机与我们平时见到的单反摄像头并不是同一个东西。它往往更加简单，不携带昂贵的镜头，而是以一定速率拍摄周围的环境，形成一个连续的视频流。普通的摄像头能以每秒钟30张图片的速度采集图像，高速相机则更快一些。按照工作方式的不同，相机可以分为单目相机（Monocular）、双目相机（Stereo）和深度相机（RGB-D）三大类，如所示。直观看来，单目相机只有一个摄像头，双目有两个，而RGB-D原理较复杂，除了能够采集到彩色图片之外，还能读出每个像素与相机之间的距离。深度相机通常携带多个摄像头，工作原理和普通相机不尽相同，在第5讲会详细介绍其工作原理，此处读者只需有一个直观概念即可。此外，SLAM中还有全景相机、Event相机等特殊或新兴的种类。虽然偶尔能看到它们在SLAM中的应用，不过到目前为止还没有成为主流。从样子上看，小萝卜使用的似乎是双目相机。

形形色色的相机：单目、双目和深度相机。

我们来分别看一看各种相机用来做SLAM时有什么特点。

单目相机

只使用一个摄像头进行SLAM的做法称为单目SLAM（Monocular SLAM）。这种传感器结构特别简单，成本特别低，所以单目SLAM非常受研究者关注。你肯定见过单目相机的数据：照片。是的，作为一张照片，它有什么特点呢？

照片本质上是拍照时的场景（Scene）在相机的成像平面上留下的一个投影。它以二维的形式反映了三维的世界。显然，这个过程丢掉了场景的一个维度，也就是所谓的深度（或距离）。在单目相机中，我们无法通过单张图片来计算场景中物体与我们之间的距离（远近）。之后我们会看到，这个距离将是SLAM中非常关键的信息。由于我们人类见过大量的图像，形成了一种天生的直觉，对大部分场景都有一个直观的距离感（空间感），它可以帮助我们判断图像中物体的远近关系。比如说，我们能够辨认出图像中的物体，并且知道其大致的大小；比如，近处的物体会挡住远处的物体，而太阳、月亮等天体一般在很远的地方；再如，物体受光照后会留下影子，等等。这些信息都可以帮助我们判断物体的远近，但也存在一些情况会使这种距离感失效，这时我们就无法判断物体的远近及其真实大小了。 所示就是这样一个例子。在这张图像中，我们无法仅通过它来判断后面那些小人是真实的人，还是小型模型。除非我们转换视角，观察场景的三维结构。换言之，在单张图像里，你无法确定一个物体的真实大小。它可能是一个很大但很远的物体，也可能是一个很近但很小的物体。由于近大远小的原因，它们可能在图像中变成同样大小的样子。

单目视觉中的尴尬：不知道深度时，手掌上的人是真人还是模型？

由于单目相机拍摄的图像只是三维空间的二维投影，所以，如果真想恢复三维结构，必须改变相机的视角。在单目SLAM中也是同样的原理。我们必须移动相机，才能估计它的运动（Motion），同时估计场景中物体的远近和大小，不妨称之为结构（Structure）。那么，怎么估计这些运动和结构呢？从生活经验中我们知道，如果相机往右移动，那么图像里的东西就会往左边移动——这就给我们推测运动带来了信息。另一方面，我们还知道：近处的物体移动快，远处的物体则运动缓慢。于是，当相机移动时，这些物体在图像上的运动就形成了视差。通过视差，我们就能定量地判断哪些物体离得远，哪些物体离得近。

然而，即使我们知道了物体远近，它们仍然只是一个相对的值。比如我们在看电影时，虽然能够知道电影场景中哪些物体比另一些大，但无法确定电影里那些物体的“真实尺度”：那些大楼是真实的高楼大厦，还是放在桌上的模型？而摧毁大厦的是真实怪兽，还是穿着特摄服装的演员？直观地说，如果把相机的运动和场景大小同时放大两倍，单目相机所看到的像是一样的。同样地，把这个大小乘以任意倍数，我们都将看到一样的景象。这说明，单目SLAM估计的轨迹和地图将与真实的轨迹和地图相差一个因子，也就是所谓的尺度（Scale）。由于单目SLAM无法仅凭图像确定这个真实尺度，所以又称为尺度不确定性。

平移之后才能计算深度，以及无法确定真实尺度，这两件事情给单目SLAM的应用造成了很大的麻烦。其根本原因是通过单张图像无法确定深度。所以，为了得到这个深度，人们开始使用双目和深度相机。

双目相机和深度相机

使用双目相机和深度相机的目的，在于通过某种手段测量物体与我们之间的距离，克服单目相机无法知道距离的缺点。一旦知道了距离，场景的三维结构就可以通过单个图像恢复出来，也就消除了尺度不确定性。尽管都是为了测量距离，但双目相机与深度相机测量深度的原理是不一样的。双目相机由两个单目相机组成，但这两个相机之间的距离﹝称为基线（Baseline）﹞是已知的。我们通过这个基线来估计每个像素的空间位置——这和人眼非常相似。我们人类可以通过左右眼图像的差异判断物体的远近，在计算机上也是同样的道理（见）。如果对双目相机进行拓展，也可以搭建多目相机，不过本质上并没有什么不同。

双目相机的数据：左眼图像，右眼图像。通过左右眼的差异，能够判断场景中物体与相机之间的距离。

计算机上的双目相机需要大量的计算才能（不太可靠地）估计每一个像素点的深度，相比于人类真是非常笨拙。双目相机测量到的深度范围与基线相关。基线距离越大，能够测量到的就越远，所以无人车上搭载的双目通常会是个很大的家伙。双目相机的距离估计是比较左右眼的图像获得的，并不依赖其他传感设备，所以它既可以应用在室内，亦可应用于室外。双目或多目相机的缺点是配置与标定均较为复杂，其深度量程和精度受双目的基线与分辨率所限，而且视差的计算非常消耗计算资源，需要使用GPU和FPGA设备加速后，才能实时输出整张图像的距离信息。因此在现有的条件下，计算量是双目的主要问题之一。

深度相机（又称RGB-D相机，在本书中主要使用RGB-D这个名称）是2010年左右开始兴起的一种相机，它最大的特点是可以通过红外结构光或Time-of-Flight（ToF）原理，像激光传感器那样，通过主动向物体发射光并接收返回的光，测出物体与相机之间的距离。这部分并不像双目相机那样通过软件计算来解决，而是通过物理的测量手段，所以相比于双目相机可节省大量的计算（见）。目前常用的RGB-D相机包括Kinect/Kinect V2、Xtion Pro Live、RealSense等。不过，现在多数RGB-D相机还存在测量范围窄、噪声大、视野小、易受日光干扰、无法测量透射材质等诸多问题，在SLAM方面，主要用于室内，室外则较难应用。

RGB-D数据：深度相机可以直接测量物体的图像和距离，从而恢复三维结构。

我们讨论了几种常见的相机，相信通过以上的说明，你已经对它们有了直观的了解。现在，想象相机在场景中运动的过程，我们将得到一系列连续变化的图像（你可以用手机录个小视频试试）。视觉SLAM的目标，是通过这样的一些图像，进行定位和地图构建。这件事情并没有我们想象的那么简单。它不是某种算法，只要我们输入数据，就可以往外不断地输出定位和地图信息了。SLAM需要一个完善的算法框架，而经过研究者们长期的努力工作，现有这个框架已经定型了。关于框架我们以后再聊~

本文选自《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》一书，感兴趣的小伙伴可以到本书中来一探究竟

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