对于任何有兴趣将周围世界数字化的人来说,SLAM 已经改变了游戏规则。但这项技术到底是什么、它是如何工作的以及什么是适合您的 SLAM?
直到 20 世纪 80 年代末,商业上可行的 GPS 系统推出后,激光雷达数据才成为提供准确地理空间测量的有用工具。从那时起,研究和开发迅速推进和改进了激光雷达技术。
SLAM 代表同步定位和建图(有时称为同步定位和建图)。这是绘制区域图并同时跟踪设备在该区域内的位置的过程。这使得移动测绘成为可能,从而可以在更短的时间内实现大面积的数字化。SLAM 系统简化了数据收集,为扫描室外或室内环境提供了途径。
使用 SLAM 软件,设备可以使用 SLAM 算法同时进行本地化(在地图中定位自身)和地图绘制(创建位置的虚拟地图)。
使用这些传感器数据,设备可以计算出其所在位置的“最 佳估计”。每隔几秒就会收集一次新的位置信息,特征对齐,并且估计会改进。
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l图SLAM
lEFK SLAM
l快速SLAM
l拓扑SLAM
l视觉SLAM
l2D 激光雷达 SLAM
l3D 激光雷达 SLAM
l球体猛击
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移动测绘设备使用视觉和激光雷达 SLAM 来生成点云。
视觉 SLAM 仅使用摄像机的视觉输入来计算设备相对于周围环境的位置和方向,同时绘制环境图。
基于特征的视觉 SLAM 通常通过连续的相机帧跟踪兴趣点,以对相机的 3D 位置进行三角测量。此信息构建 3D 地图。
基于激光雷达的 SLAM 系统使用激光传感器生成其环境的 3D 地图。激光雷达(光探测和测距)通过发送光脉冲、将光脉冲从物体反射回传感器并记录飞行时间 (ToF) 来测量到物体的距离。
激光雷达快速、准确,非常适合各种环境和条件。通过这种方法生成的激光传感器点云非常准确,非常适合多个行业。
对于任何参与地理空间数据获取的人来说,SLAM 因其多功能性而成为一个重要的游戏规则改变者。它补充了其他形式的 3D 激光雷达数据捕获,例如地面激光扫描,填补了难以到达区域的空白。
随处绘制地图 - 只需在环境中行走,边走边构建数字地图
以下是需要考虑的五个方面:
l速度和准确性
l质量失真
l灵活性和部署
l实时数据采集
l多种环境下的使用
在众所周知的困难扫描环境(例如重复的走廊、光滑的隧道和有人移动的空间)中测试 SLAM 技术,有助于完善、磨练和突破其极限。其结果是不断改进的 SLAM 算法,该算法非常强大,现在在室外开放环境中与室内一样有效。
基于 SLAM 的系统本质上是移动的——在移动中使用时它们才能发挥最 佳性能。借助 SLAM 移动地图系统,您可以轻松地在环境中行走并构建数字地图,从而节省时间并提供经济高效的解决方案。基于 SLAM 的移动地图系统获取数据的速度提高了 10 倍。
GPS 需要至少三颗卫星的视线才能发挥作用,因此无法在地下或室内工作。此外,茂密森林等环境很难绘制地图,因为树冠阻挡了天空的视线,城市峡谷或高层建筑也阻挡了建成区的信号。SLAM 技术通过完全消除 GPS 来克服这些障碍。
LiDAR SLAM 依靠光波来构建周围区域的图像。LiDAR 用于构建地图并创建所收集数据的 3D 点云。SLAM 算法有助于计算最 佳位置估计,并通过惯性测量单元 (IMU) 进一步增强。IMU 包括加速计、陀螺仪,有时还包括磁力计。
这些工具相结合,可以测量物体在 3D 空间中如何移动、旋转或改变位置。该技术通常嵌入到各种产品中,包括无人机、智能手机,甚至“智能”运动器材,以帮助实时跟踪物体的位置行踪。该技术在 GPS 三角测量困难或不可能的情况下最为理想,例如在采矿或林业中,茂密的树冠阻挡了全球定位数据。
它还可用于无人驾驶汽车、无人机、增强现实和虚拟现实应用、建筑物或封闭空间内的室内导航、建筑、工程和施工以及长期城市规划,其中“像森林一样,” “混凝土丛林”可能会阻挡或部分干扰 GPS 信号。
除了基于 LiDAR 的 SLAM(包括 2D 和 3D 映射)之外,还有视觉 SLAM 或 vSLAM。顾名思义,视觉 SLAM 仅使用相机来计算设备相对于周围环境的位置和方向,同时绘制环境图。同时,基于特征的视觉 SLAM 通过连续的相机帧跟踪兴趣点,以三角测量相机的 3D 位置。然后,该信息用于构建 3D 地图。
通过基于 SLAM 的移动扫描,可以更快地扫描更多位置,现场人员更少,数据缺口的风险更小,从而减少或消除重复现场访问。增强的吞吐量和项目间的敏捷性(得益于速度、准确性、易用性和便携性)可能意味着在现有和尚未开发的市场中带来重要的新商机。
SLAM 技术将继续进步,速度和准确性将提高,其应用领域将继续拓宽。
所有这些都表明,在绘制和测量室内外物理世界方面,SLAM 技术正在迅速成为“灌篮高手”。
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