【视觉SLAM:一、初识SLAM】

视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，简称视觉SLAM）是机器人和计算机视觉领域的重要研究方向。它的核心目标是利用摄像头获取的图像数据，在未知环境中实现同时定位（Localization）与建图（Mapping）。视觉SLAM的应用场景广泛，包括自动驾驶、增强现实、无人机导航等。
以下从“易于理解的小萝卜例子”、“经典视觉SLAM框架”、“SLAM问题的数学表述”和“实践基础”四个方面详细介绍视觉SLAM

小萝卜的例子：SLAM的简单理解

• 故事背景： 假设有一个机器人“小萝卜”，它被放置在一个完全未知的房间内。小萝卜的任务是：

  • 知道自己当前在房间里的位置（定位）。
  • 画出房间的地图（建图）。
    

• 问题挑战：

  • 小萝卜没有现成的地图，也无法直接知道自己的位置。
  • 小萝卜只能依靠自己的“眼睛”（摄像头）和传感器来感知环境。
  • 随着小萝卜的移动，它需要边定位边更新地图。

• 解决方案：

  • 小萝卜利用视觉SLAM技术，在每一步获取图像信息，检测其中的特征点，并通过匹配和优化，估计自己的位姿，同时建立和更新环境的地图。
  • 这就形成了视觉SLAM的核心目标：在未知环境中，使用视觉传感器同时完成定位和建图任务。

经典视觉SLAM框架

视觉SLAM系统通常被划分为以下四大模块，每个模块都承担着不同的任务，共同构建完整的SLAM框架：

视觉里程计

• 作用：负责估计机器人当前帧与前一帧之间的相对位姿变化（运动估计）。
• 关键技术：
  • 特征点法：通过提取图像中的特征点（如ORB特征），进行匹配，并通过几何关系（如基础矩阵、单应矩阵等）计算相对运动。
  • 直接法：利用像素灰度信息直接最小化重投影误差，估计运动。

后端优化

• 作用：通过全局一致性的方式，优化机器人所有关键帧的位姿和地图点的坐标，减小累计误差。
• 关键技术：
  • 图优化：将关键帧和地图点建模为图的顶点，运动和观测约束建模为图的边，利用g2o、Ceres等库进行非线性优化。
  • 捆绑调整（Bundle Adjustment, BA）：在多帧图像上联合优化相机位姿和地图点坐标。

回环检测

• 作用：当机器人经过先前访问过的位置时，识别出这一位置，闭合地图中的“环”以消除漂移误差。
• 关键技术：
  • 基于词袋模型的场景匹配：通过对图像特征描述子的离线训练，快速判断新图像与先前关键帧的相似性。
  • Sim(3)优化：在单目系统中，通过Sim(3)变换同时优化尺度、旋转和位移。

建图

• 作用：将估计的位姿和地图点信息结合起来，生成稠密或稀疏的地图。
• 关键技术：
  • 稀疏建图：仅利用特征点构建地图，计算高效但地图表达较为粗糙。
  • 稠密建图：基于深度图或稠密点云生成完整地图，通常使用RGB-D相机。

SLAM问题的数学表述

视觉SLAM本质上是一个优化问题，其数学形式可以描述为：

问题定义

• 输入：
  • 图像序列（视觉信息）。
  • 可选的其他传感器数据（IMU、激光雷达等）。
• 输出：
  • 机器人在环境中的轨迹（位姿序列）。
  • 环境地图。

状态表示

• 相机位姿：
  • 相机在每个时刻的位姿用${\mathbf{T}}_i\in SE(3)$，其中${\mathbf{T}}_i$包括旋转和平移。
• 地图点：
  • 环境中3D地图点的坐标用${\mathbf{X}}_j\in {\mathbb{R}}^3$ 表示。

优化目标

SLAM的目标是优化所有位姿${\mathbf{T}}_i$和地图点${\mathbf{X}}_j$,使得以下误差函数最小化： min ⁡ { T i , X j } ∑ i , j ρ ( ∥ z i j − π ( T i , X j ) ∥ 2 ) \min_{\{\mathbf{T}_{i},\mathbf{X}_{j}\}}\sum_{i,j}\rho\left(\|\mathbf{z}_{ij}-\pi(\mathbf{T}_{i},\mathbf{X}_{j})\|^{2}\right) {Ti​,Xj​}min​i,j∑​ρ(∥zij​−π(Ti​,Xj​)∥2)

• $z_{ij}$：相机𝑖i对地图点𝑗的观测。
• π：投影函数，用于将地图点${\mathbf{X}}_j$投影到相机𝑖的像素平面。
• ρ：鲁棒核函数，用于抑制异常观测对优化的影响。

实践：视觉SLAM编程基础

安装Linux操作系统

• 视觉SLAM开发通常在Linux系统下进行（如Ubuntu），因为其支持丰富的开源工具和库。
• 安装步骤：
  • 下载Ubuntu ISO镜像文件。
  • 制作启动盘并完成安装。
• 参考连接
  • win乌班图双系统安装（win11、Ubuntu20.04）及安装后的环境、软件配置
  • Ubuntu 20.04.6（一）：系统安装(单系统，双系统均可)

使用CMake

• CMake简介：跨平台的项目构建工具，用于管理和构建C++工程。
• 使用方法：
  • 编写CMakeLists.txt文件，定义源文件、依赖库、编译选项等。
  • 使用命令cmake生成Makefile，并用make进行编译。
• 优点：自动化项目管理、支持跨平台构建、易于与第三方库集成。
• 参考连接
  • 视觉惯性SLAM：二、编译及编译工具

使用库

• SLAM开发中需要大量的第三方库，常用的有：
  • Eigen：高效的矩阵运算库，用于几何计算。
  • OpenCV：计算机视觉库，用于图像处理和特征提取。
  • Pangolin：轻量级图形显示库，用于可视化。
  • g2o：图优化库，用于SLAM中的后端优化。

使用IDE

• 推荐的C++开发IDE：
  • CLion：功能强大的CMake集成IDE，适合中大型项目。
  • VSCode：轻量化的文本编辑器，配置C++插件后可用于SLAM开发。
  • Qt Creator：支持GUI开发，适合需要界面的SLAM工具。

总结

视觉SLAM是机器人技术和计算机视觉领域的核心课题，其目标是实现定位与建图的同步。通过“小萝卜”的例子，我们理解了SLAM的基本任务；通过“经典视觉SLAM框架”，我们剖析了视觉里程计、后端优化、回环检测和建图模块的核心功能；通过“数学表述”，我们理解了SLAM问题的本质是一个非线性优化问题；最后，通过“编程基础”，我们掌握了SLAM开发所需的操作系统、工具链、库和IDE。理解这些内容是深入学习和开发SLAM系统的重要基础。