同步定位与地图构建 (SLAM) 概述 – MATLAB & Simulink

图像和点云建图不考虑机器人的移动特征。在某些情况下，这种方法会生成不连续的位置估计。例如，可能会有计算结果显示，以 1 米/秒速度移动的机器人突然向前“瞬移”了 10 米。避免这种定位失败的办法有两种：一是使用恢复算法；二是将运动模型与多个传感器融合，以基于传感器数据计算。

有多种方法可以实现运动模型的传感器融合。一种常见方法是使用卡尔曼滤波进行定位。由于大部分差速驱动机器人和四轮车辆一般都使用非线性运动模型，因此通常会使用扩展卡尔曼滤波器和粒子滤波器（蒙特卡罗定位）。某些情况下，也可以使用无迹卡尔曼滤波器等更加灵活的贝叶斯滤波器。一些常用传感器是惯性测量装置，例如惯性测量单元 (IMU)、航姿参考系统 (AHRS)、惯性导航系统 (INS)、加速度计传感器、陀螺仪传感器和磁力传感器。安装到车辆的轮式编码器通常用于测距。

定位失败时，一种恢复对策是记住之前经过的某个位置的关键帧，将其作为路标。搜索路标时，会以特定方法进行特征提取以便高速扫描。有些方法基于图像特征，例如特征袋 (BoF) 和视觉词袋 (BoVW)。近年来，人们也使用深度学习来比较特征距离。

在车辆硬件上实现 SLAM 时，计算成本是个问题。计算通常在处理能力有限的紧凑型低功耗嵌入式微处理器上执行。为了实现准确定位，必须高频率执行图像处理和点云匹配。此外，闭环等优化计算都是高成本计算流程。此处的挑战在于如何在嵌入式微处理器上执行这种高成本处理。

对策之一是并行运行多个不同流程。例如，用于匹配流程前处理的特征提取就相对适合并行运行。使用多核 CPU 进行处理时，单指令多数据 (SIMD) 计算和嵌入式 GPU 在某些情况下可以进一步提升速度。而且，由于位姿图优化可以在相对长的周期里执行，降低其优先级并以规律间隔执行也能提高性能。