1分钟小课堂：扫地机器人中的SLAM是什么？

如果你看过关于扫地机器人的介绍，那么你一定见过这个词——SLAM。今天这篇文章就是给大家科普一下到底SLAM是什么、又有哪些好处。

SLAM是英文“Simultaneous Localization and Mapping”的缩写，直译为“同步定位与建图”。它最早在机器人领域提出，指的是：机器人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的环境特征定位自身位置和姿态，再根据自身位置构建周围环境的增量式地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。翻译一下就是“一边计算自身位置，一边构建地图的过程”。

通俗来讲，SLAM回答两个问题：“我在哪儿？”“我周围是什么？”就如同人到了一个陌生环境中一样，SLAM试图要解决的就是恢复出观察者自身和周围环境的相对空间关系，“我在哪儿”对应的就是定位问题，而“我周围是什么”对应的就是建图问题，给出周围环境的一个描述。回答了这两个问题，其实就完成了对自身和周边环境的空间认知。有了这个基础，就可以进行路径规划去达要去的目的地，在此过程中还需要及时的检测躲避遇到的障碍物，保证运行安全。

SLAM要实现定位和制图，第一步就是采集数据，而采集数据的关键就是传感器，可以说没有传感器就没有SLAM。而SLAM上的传感器种类多样，目前主流的我们可以将其分为两大类：激光SLAM和视觉SLAM。

激光SLAM能测量周围障碍点的角度和距离等信息，其特点是快、准、小，就是采集速度快、测量精准、计算量小。因为这些优点，激光雷达广泛应用于军事领域，比如激光制导导弹。但它也有缺点，就是贵，而且容易坏。

另一种以摄像头为传感器的SLAM叫VSLAM，即视觉SLAM。视觉SLAM的一大优势就是价格便宜。另外图像能提供更加丰富的信息，特征区分度更高，缺点是图像信息的实时处理需要很高的计算能力。幸运的是随着计算硬件的能力提升，在小型PC和嵌入式设备，乃至移动设备上运行实时的视觉SLAM已经成为了可能。

激光SLAM和视觉SLAM各有千秋，所以很多中高端扫地机器人会将二者结合使用，价格会贵一些，效果当然也更好。

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