視覺 SLAM（同時定位和映射）是一種計算機視覺和機器人技術(shù)，它使機器人或設(shè)備能夠同時創(chuàng)建環(huán)境地圖，同時跟蹤其在地圖中的位置。?

視覺 SLAM 依靠處理來自相機的圖像來提取特征并估計設(shè)備的相對運動。 Visual SLAM 有很多方法，但在本次回應(yīng)中，我們將重點介紹基于深度學習的特征提取、全局規(guī)劃、局部運動規(guī)劃、優(yōu)缺點以及主要挑戰(zhàn)。 ?

基于深度學習的特征提取： ?特征提取是視覺 SLAM 中的關(guān)鍵步驟，因為它可以識別和跟蹤環(huán)境中的興趣點。 傳統(tǒng)方法依賴于手工制作的特征，例如 SIFT、SURF 或 ORB。 然而，基于深度學習的方法由于能夠?qū)W習更穩(wěn)健和更具辨別力的特征而變得更受歡迎。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 通常用于從圖像中學習特征，并且可以以有監(jiān)督或無監(jiān)督的方式對其進行訓練以生成特征描述符。 ?

全球規(guī)劃： ?全局規(guī)劃是確定機器人在環(huán)境中導航的總體路徑或策略的過程，通常是從起始位置到目標位置。 這涉及創(chuàng)建環(huán)境的高級地圖并使用 A*、Dijkstra 或 RRT 等算法來找到最佳路徑。 在視覺 SLAM 中，全局規(guī)劃步驟通常與映射過程集成在一起，以創(chuàng)建一致且高效的全局地圖。 ?

局部運動規(guī)劃： ?局部運動規(guī)劃涉及確定機器人應(yīng)采取的特定運動或動作以遵循全局計劃，同時避免其附近的障礙物。 局部運動規(guī)劃技術(shù)可以包括反應(yīng)方法，例如勢場或矢量場，或預測方法，例如模型預測控制 (MPC)。 在視覺 SLAM 中，局部運動規(guī)劃與定位過程密切相關(guān)，后者估計機器人相對于環(huán)境的姿態(tài)。 ?

視覺 SLAM 的優(yōu)點和缺點： ?

優(yōu)點： ?被動傳感：視覺 SLAM 依賴于不發(fā)出任何信號的攝像頭，因此適用于主動傳感不可行的環(huán)境。 ?豐富的信息：圖像提供了豐富的環(huán)境信息，可以更好地提取特征，制作更準確的地圖。 ?具有成本效益：與 LiDAR 等其他傳感器相比，相機相對便宜。?

缺點： ?對照明條件的敏感性：視覺 SLAM 性能會在低光或高度可變的照明條件下降低。 ?計算復雜性：處理圖像和提取特征的計算量可能很大，尤其是對于基于深度學習的方法。 ?尺度模糊：單目視覺 SLAM 系統(tǒng)可能難以確定環(huán)境的真實尺度。 ?

主要挑戰(zhàn)： ?動態(tài)環(huán)境：處理移動物體和不斷變化的環(huán)境是視覺 SLAM 系統(tǒng)面臨的重大挑戰(zhàn)。 ?長期運行：由于漂移和閉環(huán)等因素，很難在長時間內(nèi)保持一致的地圖和定位。 ?實時性能：確保在資源受限平臺上的實時操作可能具有挑戰(zhàn)性，尤其是使用基于深度學習的方法。?