简要介绍 | 航行家的视觉：理解Odometry, Relocalization和SLAM的区别与联系

news2024/9/22 9:41:37

注1：本文系“简要介绍”系列之一，仅从概念上对计算机视觉和机器人导航中的Odometry、Relocalization和SLAM进行非常简要的介绍，不适合用于深入和详细的了解。

航行家的视觉：理解Odometry, Relocalization和SLAM的区别与联系

Sensors | Free Full-Text | Panoramic Visual SLAM Technology for Spherical Images

背景介绍

在机器人导航和计算机视觉领域中，有三个核心概念：Odometry，Relocalization和SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)。这些技术用于定位和映射，为机器人或增强现实(AR)应用提供了空间感知能力。

原理介绍和推导

Odometry

Odometry是一种使用传感器数据（如轮速计或惯性测量单元(IMU)）来估计机器人的相对位置变化的方法。基本公式如下：

$\Delta \text{position} = \text{speed} \times \Delta \text{time}$

然而，测量误差和环境噪声可能会导致位置估计的累积误差，这是odometry的一大挑战。

Relocalization

Relocalization是一种定位技术，可以在机器人失去定位后重新找到其在地图中的位置。它通常依赖于预先建立的地图和当前观察到的特征，然后使用一种称为匹配的过程来确定当前位置。

SLAM

SLAM是一种同时进行定位和映射的技术。在未知环境中，SLAM能够构建地图，同时跟踪机器人在地图中的位置。

SLAM的基本公式如下：

$\text{SLAM}(\text{Map}_{t-1}, \text{Pos}_{t-1}, \text{Obs}_{t}) = (\text{Map}_{t}, \text{Pos}_{t})$

其中， $\text{Map}_{t-1}$ 是在时间 $t - 1$ 时的地图， $\text{Pos}_{t-1}$ 是在时间 $t - 1$ 时的位置， $\text{Obs}_{t}$ 是在时间 $t$ 时的观察。

Odometry和Relocalization为何是SLAM的核心

在机器人导航和计算机视觉中，Odometry和Relocalization被视为Simultaneous Localization and Mapping（SLAM）的核心部分，原因在于它们分别承担了SLAM中的两个主要任务：定位（Localization）和映射（Mapping）。

Odometry主要负责定位任务。通过连续的运动估计，Odometry能够跟踪机器人在环境中的位置，即使在没有全局地图信息的情况下也能做到这一点。然而，由于测量误差和环境噪声的影响，Odometry通常会产生累积误差，这可能会导致长期定位的不准确。因此，虽然Odometry能够提供即时的定位信息，但它常常需要配合其他技术（如Relocalization）来提高长期的定位精度。
Relocalization主要负责误差修正。当机器人失去定位（例如，由于Odometry的累积误差或者临时的传感器失效）时，Relocalization能够利用预先建立的地图信息，通过识别和匹配环境特征，重新找到机器人在地图中的位置。这种技术对于纠正Odometry的累积误差和提高长期的定位精度非常重要。
SLAM结合了Odometry和Relocalization的优点，同时还增加了映射任务。在未知环境中，SLAM不仅能够跟踪机器人的位置（如同Odometry），还能够建立环境的地图（即映射任务）。同时，通过类似Relocalization的技术，SLAM还能够利用已经建立的地图信息来纠正位置的累积误差。

因此，Odometry和Relocalization可以被视为SLAM的核心，因为它们分别实现了SLAM的定位和误差修正功能，而SLAM将这些功能结合起来，实现了在未知环境中同时进行定位和映射。

研究现状

Odometry，Relocalization和SLAM技术已经在许多应用中得到了广泛的使用和发展。例如，在自动驾驶、无人机导航和增强现实等领域都有它们的身影。

挑战

尽管这些技术已经取得了显著的进步，但仍然存在许多挑战，包括：

累积误差：由于测量误差和环境噪声，位置估计可能会积累误差。
动态环境：在动态变化的环境中，保持精确的定位和映射是非常困难的。
计算资源：这些技术通常需要大量的计算资源，这对于嵌入式系统来说可能是一个问题。

未来展望

随着深度学习和人工智能的发展，我们有望解决以上挑战。例如，深度学习可以用于更准确地估计位置和构建地图，而新的优化算法可以减少计算需求。

代码示例

这是一个使用Python和OpenCV实现的简单的Odometry示例：

import cv2
import numpy as np

# Load the video
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# Parameters for Shi-Tomasi corner detection
feature_params = dict(maxCorners=100, qualityLevel=0.3, minDistance=7)

# Parameters for Lucas-Kanade optical flow
lk_params = dict(winSize=(15,15), maxLevel=2)

# The first frame
_, old_frame = cap.read()
old_gray = cv2.cvtColor(old_frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
p0 = cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask=None, **feature_params)

# Create some random colors
color = np.random.randint(0,255,(100,3))

while(1):
    _, frame = cap.read()
    frame_gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # calculate optical flow
    p1, st, _ = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray, frame_gray, p0, None, **lk_params)

    # Select good points
    good_new = p1[st==1]
    good_old = p0[st==1]

    # draw the tracks
    for i,(new,old) in enumerate(zip(good_new,good_old)):
        a,b = new.ravel()
        c,d = old.ravel()
        frame = cv2.line(frame, (a,b), (c,d), color[i].tolist(), 2)
        frame = cv2.circle(frame, (a,b), 5, color[i].tolist(), -1)
    
    cv2.imshow('frame',frame)

    # Now update the previous frame and previous points
    old_gray = frame_gray.copy()
    p0 = good_new.reshape(-1,1,2)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cv2.destroyAllWindows()
cap.release()