成本已然成為激光雷達普及最大的攔路虎 。2016 年 8 月福特和百度一起投資了激光雷達廠商 Velodyne LiDAR 1.5 億美元 ， 目的就是幫助 Velodyne 降低激光傳感器的成本 。Velodyne 希望將激光雷達的價格降到 300 到 500 美元之間 ， 以滿足大眾汽車市場 。視覺 SLAM視覺 SLAM 是 21 世紀 SLAM 研究熱點之一 。
CPU、GPU 處理速度的增長和硬件的提高 ， 讓許多以前被認為無法實時化的視覺算法 ， 得以在 10 Hz 以上的速度運行 。按照攝像頭的數(shù)量和種類分 ， 視覺 SLAM 分 3 個子方向：單目、雙目（或多目）、RGBD 。此外 ， 還有魚眼、全景等特殊攝像頭 ， 但是都屬于少數(shù) 。單目相機 SLAM 只需要一個普通的 2D 攝像頭 ， 成本優(yōu)勢大 。
但普通 2D 攝像頭沒法獲取深度信息 ， 它捕獲的僅僅是一張 2D 圖像 。深度信息缺失有什么影響？如果沒有距離信息 ， 就不知道一個東西的遠近 ， 也不知道它的大小 。它可能是一個近處但很小的東西 ， 也可能是一個遠處但很大的東西 。僅僅憑借一張圖像時 ， 你沒法知道物體的實際的大小 。另一方面 ， 單目相機也無法依靠一張圖像獲得圖像中物體離自己的相對距離 。
但這兩個問題都有對應的解決辦法 。比如 ， 通過借助 GPU 和 IMU（Inertial Measurement Unit ， 慣性測量器件）確定物體的大小 ， 依靠運動中的三角測量 ， 來求解相機運動并估計像素的空間位置 。雙目 SLAM 消除了單目的很多麻煩 。雙目視覺和人眼類似 ， 通過左右眼圖像的差異來計算距離——也就是所謂的立體視覺（Stereo） 。
但雙目 SLAM 的計算量非常大 ， 通常需要用到可編程門陣列 FPGA 。而且其其深度量程也受雙目的基線與分辨率限制 。RGBD SLAM 的傳感器是深度攝像頭 ， 能直接記錄深度信息 。深度攝像頭通過把光投射到物體表面 ， 再測量反射的信息來計算距離 ， 具體原理有兩種：結構光或 Time-of-Flight 。它比傳統(tǒng)相機能夠提供更豐富的信息 ， 也不必像單目或雙目那樣費時費力地計算深度 。
Kinect 就是一種比較常見的深度攝像頭 。不過 ， 現(xiàn)在多數(shù) RGBD 相機還存在測量范圍窄、噪聲大、視野小等諸多問題 。一個機器人也好 ， 無人汽車也好 ， 其最核心、最根本的問題有四個：定位技術、 跟蹤技術、 路徑規(guī)劃技術（Path Planning）, 還有就是控制技術（Controlling） 。
無人駕駛汽車中的SLAM指的是什么？
【SLAM到底是什么,slam是什么意思】SLAM 的全稱是simultaneous localization and mapping,也稱為CML (Concurrent Mapping and Localization)技術 。它是一種定位與地圖構建 ， 或并發(fā)建圖與定位的技術 。具體可以理解為將一個機器人放入未知環(huán)境中的未知位置 ， 是否有辦法讓機器人一邊逐步描繪出此環(huán)境完全的地圖 。
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