首頁(yè) > 簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，實(shí)現(xiàn) SLAM 需要兩類(lèi)技術(shù)，一類(lèi)技術(shù)是傳感器信號(hào)處理(包括前端處理)，這類(lèi)技術(shù)在很大程度上取決于所用的傳感器性能。另一類(lèi)技術(shù)是位姿圖優(yōu)化(包括后端處理)，這類(lèi)技術(shù)與傳感器無(wú)關(guān)取決于后端的算法處理。根據(jù)傳感器選擇不同，目前有兩個(gè)技術(shù)流派：視覺(jué)SLAM與激光雷達(dá)SLAM。
SLAM
從應(yīng)用方向上來(lái)看，目前SLAM技術(shù)主要的應(yīng)用場(chǎng)景集中在機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、ARVR方向上。這些應(yīng)用方向上，視覺(jué)SLAM和激光雷達(dá)SLAM兩條技術(shù)路線(xiàn)均有不少落地項(xiàng)目，二者也各有優(yōu)勢(shì)。
視覺(jué) SLAM使用相機(jī)和其他圖像傳感器來(lái)采集圖像，不同的圖像傳感器能實(shí)現(xiàn)的SLAM效果不同，如普通相機(jī)(廣角、魚(yú)眼和球形相機(jī))、復(fù)眼相機(jī)(立體相機(jī)和多相機(jī))和 RGB-D 相機(jī)(深度相機(jī)和 ToF 相機(jī))。視覺(jué)SLAM相對(duì)來(lái)說(shuō)實(shí)現(xiàn)的成本更低，此外，相機(jī)可以提供大量信息，因此還可以用來(lái)檢測(cè)路標(biāo)。路標(biāo)檢測(cè)還可以與基于圖的優(yōu)化結(jié)合使用，這有助于靈活實(shí)現(xiàn)SLAM。
激光雷達(dá) SLAM使用激光雷達(dá)傳感器，對(duì)比相機(jī)、ToF 和其他傳感器，激光可以使精確度大大提高，常用于自動(dòng)駕駛汽車(chē)和無(wú)人機(jī)等高速移動(dòng)運(yùn)載設(shè)備的相關(guān)應(yīng)用。激光傳感器點(diǎn)云提供了高精確度距離測(cè)度數(shù)據(jù)，特別適用于SLAM建圖。一般來(lái)說(shuō)，首先通過(guò)點(diǎn)云匹配來(lái)連續(xù)估計(jì)移動(dòng)。然后，使用計(jì)算得出的移動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行車(chē)輛定位。但就點(diǎn)云密度而言，激光點(diǎn)云不及圖像精細(xì)，因此并不總能提供充足的特征來(lái)進(jìn)行匹配。此外，點(diǎn)云匹配通常需要高處理能力，因此必須優(yōu)化流程來(lái)提高速度。
鑒于存在這些挑戰(zhàn)，自動(dòng)駕駛汽車(chē)以及高端移動(dòng)機(jī)器人定位通常會(huì)使用3D SLAM，并融合輪式測(cè)距、全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)GNSS和IMU數(shù)據(jù)等其他測(cè)量結(jié)果。
這里總結(jié)了一些主流技術(shù)路線(xiàn)的SLAM效果對(duì)比，如下圖。細(xì)分的技術(shù)路線(xiàn)還是非常豐富的，在分辨率、避障距離、算法難度、硬件成本上各有優(yōu)勢(shì)，這里沒(méi)有單獨(dú)列出激光雷達(dá)路線(xiàn)下的2D與3D路線(xiàn)�；诙嗑�(xiàn)激光雷達(dá)的3D SLAM定位技術(shù)，是目前全球定位最領(lǐng)先，商業(yè)化落地最成功的3D SLAM定位導(dǎo)航技術(shù)，唯一的軟肋在于成本還未完全下探。
電子發(fā)燒友網(wǎng)制圖
市場(chǎng)規(guī)模發(fā)展與上下游分布
不同調(diào)研機(jī)構(gòu)對(duì)SLAM產(chǎn)業(yè)鏈覆蓋的范圍選擇會(huì)有一些差異，因此各機(jī)構(gòu)給出的規(guī)模預(yù)測(cè)不盡相同。根據(jù)P&S Intelligence發(fā)布的市場(chǎng)研究報(bào)告，到2030年，SLAM技術(shù)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將從2021年的1.575億美元增長(zhǎng)到37.478 億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率超過(guò)42.2%。
而根據(jù)GIR(Global Info Research)調(diào)研數(shù)據(jù)，2021年全球SLAM即時(shí)定位與地圖構(gòu)建技術(shù)收入大約3.599億美元，預(yù)計(jì)2028年達(dá)到24.579億美元，2022至2028期間，年復(fù)合增長(zhǎng)率為34.2%。
雖然不同市場(chǎng)調(diào)研機(jī)構(gòu)給出的市場(chǎng)規(guī)模不同，但是整個(gè)市場(chǎng)的快速增長(zhǎng)已經(jīng)有目共睹，而且還將延續(xù)高增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。其中，無(wú)人駕駛設(shè)備的火熱無(wú)疑起到了最重要的助推作用。聯(lián)網(wǎng)車(chē)輛技術(shù)的發(fā)展以及對(duì)安全、高效和高效駕駛選擇的需求的增加，提高了對(duì)無(wú)人駕駛車(chē)輛的需求。這些無(wú)人駕駛設(shè)備中少不了SLAM導(dǎo)航技術(shù)的加持，隨著對(duì)無(wú)人駕駛設(shè)備的需求增加，SLAM技術(shù)會(huì)迎來(lái)爆發(fā)式增長(zhǎng)。
SLAM雖然很吃傳感器的性能但本質(zhì)上是算法技術(shù)，所以其產(chǎn)業(yè)鏈上下游的分布非常廣，產(chǎn)業(yè)鏈任一環(huán)節(jié)的廠商都可以選擇自研SLAM提高競(jìng)爭(zhēng)力。這里以機(jī)器人應(yīng)用為例，機(jī)器人本體廠商一般都會(huì)自研SLAM算法，畢竟這是設(shè)備廠商核心的競(jìng)爭(zhēng)力;最上游的主控芯片廠商也有開(kāi)始自研SLAM算法，將算法在芯片層面硬件化;中游的傳感器廠商也有不少自研SLAM，并與自家傳感器打包成整個(gè)導(dǎo)航模塊提供給下游設(shè)備廠商，做差異化競(jìng)爭(zhēng)�，F(xiàn)在的趨勢(shì)是越來(lái)越多上游的芯片廠商，傳感器廠商開(kāi)始自研SLAM提高在目標(biāo)應(yīng)用領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)力。
相關(guān)的SLAM
做SLAM芯片的廠商相對(duì)于產(chǎn)業(yè)鏈其他環(huán)節(jié)的廠商來(lái)說(shuō)不算多，但是將算法在芯片層面硬件化優(yōu)勢(shì)巨大，這里我們聚焦在國(guó)內(nèi)的SLAM算法及芯片提供商上。
一微半導(dǎo)體：SLAM
一微半導(dǎo)體是國(guó)內(nèi)少有的能同時(shí)提供慣性導(dǎo)航eSLAM、激光SLAM導(dǎo)航和視覺(jué)導(dǎo)航vSLAM芯片、算法及完整解決方案的供應(yīng)商，各款專(zhuān)用SLAM芯片在眾多國(guó)內(nèi)外機(jī)器人品牌上被采用。
圖源：一微半導(dǎo)體
一微半導(dǎo)體2018年發(fā)布的AM380S是全球首顆全集成SLAM專(zhuān)用芯片，后續(xù)的AM580、AM680、AM780分別配套高性?xún)r(jià)比的激光雷達(dá)SLAM方案與視覺(jué)SLAM方案。這些SLAM專(zhuān)用芯片本質(zhì)是高性能高集成度的SOC，核心是算法硬件化，如AM580就特別針對(duì)激光雷達(dá)方案算法內(nèi)建掃描匹配及雙三次插值等硬件加速模塊，既提高處理效率，又降低運(yùn)算功耗。上游廠商在源頭上更好地解決了芯片、方案、激光模組在軟硬件方面的融合。
耀宇視芯：自研SLAM
耀宇視芯是今年才成立的一家SALM算法及芯片提供商，提供ARVR行業(yè)的SLAM軟硬件解決方案。目前ARVR技術(shù)，能實(shí)現(xiàn)室內(nèi)外區(qū)域的高精度空間定位，隨著算力逐漸提升，基于ARVR的各種SLAM應(yīng)用還將拓展到遠(yuǎn)程看房、模擬旅游、房屋裝修等眾多應(yīng)用領(lǐng)域。
據(jù)悉，耀宇視芯有三大核心技術(shù)，6DoF SLAM算法，已在國(guó)產(chǎn)頭部手機(jī)廠商中產(chǎn)品化落地，ARVR層面已達(dá)低延遲和亞毫米級(jí)精度，實(shí)現(xiàn)虛擬與現(xiàn)實(shí)的交互，云和端高度融合;6DoF SLAM芯片已在逐步產(chǎn)品化交付中;云端地圖服務(wù)，云端SLAM和終端SLAM一體化，高度融合等。
長(zhǎng)光華芯：SLAM VCSEL
長(zhǎng)光華芯致力于高功率半導(dǎo)體激光器芯片、高效率激光雷達(dá)與3D傳感芯片研發(fā)。根據(jù)長(zhǎng)光華芯官方消息，目前長(zhǎng)光華芯機(jī)器人用SLAM VCSEL芯片已經(jīng)少量出貨國(guó)內(nèi)頭部企業(yè)，方案驗(yàn)證中，處于穩(wěn)步推進(jìn)階段。
地平線(xiàn)：人工智能＋SLAM
非常具有代表性的上游芯片廠商自己做SLAM的例子，地平線(xiàn)兩種技術(shù)路線(xiàn)均有涉及。旗下Matrix自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺(tái)核心硬件里包含了僅通過(guò)單目攝像頭視覺(jué)感知即可在車(chē)端實(shí)現(xiàn)的地圖采集與實(shí)時(shí)建圖能力，以及激光雷達(dá)感知方案下的多線(xiàn)360°激光雷達(dá)3D SLAM點(diǎn)云檢測(cè)能力。
圖源：地平線(xiàn)
點(diǎn)云建圖過(guò)程全部在邊緣端進(jìn)行，利用深度學(xué)習(xí)和SLAM技術(shù)進(jìn)行道路場(chǎng)景的語(yǔ)義三維重建，能將地圖元素重建、識(shí)別并矢量化。在車(chē)規(guī)級(jí)AI芯片的強(qiáng)大的算力加持下，地平線(xiàn)的SLAM能力異常強(qiáng)大。地平線(xiàn)可以提供和SLAM技術(shù)相關(guān)的機(jī)器人、自動(dòng)駕駛的從開(kāi)發(fā)板到模塊的整套配件。
除了強(qiáng)大的整套配件，在基礎(chǔ)算法層面，地平線(xiàn)提供從2D到3D的物體檢測(cè)再到3D場(chǎng)景理解的多維度算法參考。據(jù)悉，目前地平線(xiàn)的SLAM研發(fā)聚焦在研發(fā)光流、高程、V-SLAM、RGB-D、三維重建等方面。
寫(xiě)在最后
最后展望一下SLAM市場(chǎng)，可以預(yù)見(jiàn)3D視覺(jué)SLAM和3D激光雷達(dá)SLAM隨著計(jì)算機(jī)處理速度的顯著提高，以及更低成本傳感器的應(yīng)用，將被廣泛應(yīng)用于從AR到機(jī)器人到自動(dòng)駕駛各個(gè)領(lǐng)域，并更新2D SLAM技術(shù)相關(guān)應(yīng)用。
另外，SLAM算法需要首先從傳感器的數(shù)據(jù)中去提取特征點(diǎn)，然后做特征點(diǎn)匹配算法，最后做移動(dòng)估計(jì)。這一套算法隨著SLAM技術(shù)以及傳感器技術(shù)的發(fā)展，在DSP或CPU上的執(zhí)行效率已經(jīng)顯得不夠了，因此未來(lái)會(huì)愈發(fā)需要使用專(zhuān)用芯片來(lái)實(shí)現(xiàn)高效率SLAM。
