智能服務(wù)機器人正成為行業(yè)的風(fēng)口浪尖，從清掃機器人開始，家庭陪伴機器人、送餐機器人等陸續(xù)進入公眾視線。在討論這類機器人是否能解決實際問題時，自主定位導(dǎo)航技術(shù)作為機器人智能化的第一步正不斷引起行業(yè)內(nèi)的重視。同時，作為自主定位導(dǎo)航技術(shù)的重要突破口，SLAM技術(shù)也成為關(guān)注焦點。
正如圖中所示，機器人自主定位導(dǎo)航技術(shù)中包括定位、地圖創(chuàng)建與路徑規(guī)劃（運動控制），而SLAM本身只是完成機器人的定位和地圖創(chuàng)建，二者有所區(qū)別。
那么，SLAM技術(shù)究竟是如何實現(xiàn)的？它有哪些難點？機器人如何實現(xiàn)路徑規(guī)劃和自動導(dǎo)航？到底什么樣的掃地機器人才算智能？
這些問題，小編將為你一一解答，帶領(lǐng)大家了解機器人自主移動的秘密。
今天，我們先從SLAM說起。SLAM是同步定位與地圖構(gòu)建（Simultaneous LocalizaTIon And Mapping）的縮寫，最早由Hugh Durrant-Whyte和John J.Leonard提出。
其實，SLAM更像是一個概念而不是一個算法，它本身包含許多步驟，其中的每一個步驟均可以使用不同的算法實現(xiàn)。主要用于解決移動機器人在未知環(huán)境中運行時即時定位與地圖構(gòu)建的問題。
當(dāng)你身處異地，怎么準(zhǔn)確找到想去的地方？在戶外迷路時，怎么找到回家的路？沒錯，我們有導(dǎo)航軟件和戶外地圖。
和人類繪制地圖一樣，機器人描述環(huán)境、認(rèn)識環(huán)境的過程主要就是依靠地圖。它利用環(huán)境地圖來描述其當(dāng)前環(huán)境信息，并隨著使用的算法與傳感器差異采用不同的地圖描述形式。
機器人學(xué)中地圖的表示方法有四種：柵格地圖、特征地圖、直接表征法以及拓?fù)涞貓D。
1、柵格地圖
機器人對環(huán)境地圖的描述的方式最常見的為柵格地圖（Gridmap）或者稱為OccupancyMap。柵格地圖就是把環(huán)境劃分成一系列柵格，其中每一柵格給定一個可能值，表示該柵格被占據(jù)的概率。
這種地圖看起來和人們所認(rèn)知的地圖沒什么區(qū)別，它最早由NASA的AlbertoElfes在1989年提出，在火星探測車上就用到過，其本質(zhì)是一張位圖圖片，但其中每個“像素”則表示了實際環(huán)境中存在障礙物的概率分布。
一般來說，采用激光雷達(dá)、深度攝像頭、超聲波傳感器等可以直接測量距離數(shù)據(jù)的傳感器進行SLAM時，可以使用該地圖。這種地圖也可以通過距離測量傳感器、超聲波（早期）、激光雷達(dá)（現(xiàn)在）繪制出來。
2、特征點地圖
特征點地圖，是用有關(guān)的幾何特征（如點、直線、面）表示環(huán)境，常見于vSLAM（視覺SLAM）技術(shù)中。
相比柵格地圖，這種地圖看起來就不那么直觀了。它一般通過如GPS、UWB以及攝像頭配合稀疏方式的vSLAM算法產(chǎn)生，優(yōu)點是相對數(shù)據(jù)存儲量和運算量比較小，多見于最早的SLAM算法中。
3、直接表征法
直接表征法中，省去了特征或柵格表示這一中間環(huán)節(jié)，直接用傳感器讀取的數(shù)據(jù)來構(gòu)造機器人的位姿空間。
上圖就是直接記錄了屋子內(nèi)天花板畫面的圖像地圖。這種方法就像衛(wèi)星地圖一樣，直接將傳感器原始數(shù)據(jù)通過簡單處理拼接形成地圖，相對來說更加直觀。
4、拓?fù)涞貓D
拓?fù)涞貓D，是一種相對更加抽象的地圖形式，它把室內(nèi)環(huán)境表示為帶結(jié)點和相關(guān)連接線的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖，其中結(jié)點表示環(huán)境中的重要位置點（拐角、門、電梯、樓梯等），邊表示結(jié)點間的連接關(guān)系，如走廊等。這種方法只記錄所在環(huán)境拓?fù)滏溄雨P(guān)系，這類地圖一般是由前幾類地圖通過相關(guān)算法提取得到。
比如掃地機器人要進行房間清掃的時候，就會建立這樣的拓?fù)涞貓D：
5.小結(jié)
在機器人技術(shù)中，SLAM的地圖構(gòu)建通常指的是建立與環(huán)境幾何一致的地圖。
一般算法中建立的拓?fù)涞貓D只反映了環(huán)境中的各點連接關(guān)系，并不能構(gòu)建幾何一致的地圖，因此，這些拓?fù)渌惴ú荒鼙挥糜赟LAM。
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