初識視覺SLAM：用相機解決定位和建圖問題

引言：視覺SLAM 是指用相機解決定位和建圖問題。本文以一個小機器人為例形象地介紹了視覺SLAM的功能及特點。
本文選自《視覺SLAM十四講：從理論到實踐》。

　　SLAM 是Simultaneous Localization and Mapping 的縮寫，中文譯作“同時定位與地圖構建”。它是指搭載特定傳感器的主體，在沒有環境先驗信息的情況下，于運動過程中建立環境的模型，同時估計自己的運動。如果這里的傳感器主要為相機，那就稱為“視覺SLAM”。

　　假設我們組裝了一臺叫作“小蘿卜”的機器人，大概的樣子如所示。
　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　小蘿卜設計圖。左邊：正視圖；右邊：側視圖。設備有相機、輪子、筆記本，手是裝飾品。
　　
　　雖然有點像“安卓”，但它并不是靠安卓系統來計算的。我們把一臺筆記本塞進了它的后備箱內（方便我們隨時拿出來調試程序）。它能做點什么呢？
　　我們希望小蘿卜具有自主運動能力。雖然世界上也有放在桌面像擺件一樣的機器人，能夠和人說話或播放音樂，不過一臺平板電腦完全可以勝任這些事情。作為機器人，我們希望小蘿卜能夠在房間里自由移動。不管我們在哪里招呼一聲，它都會滴溜溜地走過來。
　　要移動首先得有輪子和電機，所以我們在小蘿卜的下方安裝了輪子（足式機器人步態很復雜，我們暫時不考慮）。有了輪子，機器人就能夠四處行動了，但不加控制的話，小蘿卜不知道行動的目標，就只能四處亂走，更糟糕的情況下會撞上墻造成損毀。為了避免這種情況的發生，我們在它的腦袋上安裝了一個相機。安裝相機的主要動機，是考慮到這樣一個機器人和人類非常相似——從畫面上一眼就能看出。有眼睛、大腦和四肢的人類，能夠在任意環境里輕松自在地行走、探索，我們（天真地）覺得機器人也能夠完成這件事。為了使小蘿卜能夠探索一個房間，它至少需要知道兩件事：

• 我在什么地方？——定位。

• 周圍環境是什么樣？——建圖。

“定位”和“建圖”，可以看成感知的“內外之分”。作為一個“內外兼修”的小蘿卜，一方面要明白自身的狀態（即位置），另一方面也要了解外在的環境（即地圖）。當然，解決這兩個問題的方法非常多。比方說，我們可以在房間地板上鋪設導引線，在墻壁上貼識別二維碼，在桌子上放置無線電定位設備。如果在室外，還可以在小蘿卜腦袋上安裝定位設備（像手機或汽車一樣）。有了這些東西之后，定位問題是否已經解決了呢？我們不妨把這些傳感器（見）分為兩類。
　　一類傳感器是攜帶于機器人本體上的，例如機器人的輪式編碼器、相機、激光傳感器，等等。另一類是安裝于環境中的，例如前面講的導軌、二維碼標志，等等。安裝于環境中的傳感設備，通常能夠直接測量到機器人的位置信息，簡單有效地解決定位問題。然而，由于它們必須在環境中設置，在一定程度上限制了機器人的使用范圍。比方說，有些地方沒有GPS信號，有些地方無法鋪設導軌，這時該怎么做定位呢？
　　　　　　　　　
　　一些傳感器。（a）利用二維碼進行定位的增強現實軟件；（b）GPS定位裝置；（c）鋪設導軌的小車；（d）激光雷達；（e）IMU單元；（f）雙目相機。
　　
　　我們看到，這類傳感器約束了外部環境。只有在這些約束滿足時，基于它們的定位方案才能工作。反之，當約束無法滿足時，我們就沒法進行定位了。所以說，雖然這類傳感器簡單可靠，但它們無法提供一個普遍的、通用的解決方案。相對地，那些攜帶于機器人本體上的傳感器，比如激光傳感器、相機、輪式編碼器、慣性測量單元（Inertial Measurement Unit，IMU）等，它們測到的通常都是一些間接的物理量而不是直接的位置數據。例如，輪式編碼器會測到輪子轉動的角度，IMU測量運動的角速度和加速度，相機和激光傳感器則讀取外部環境的某種觀測數據。我們只能通過一些間接的手段，從這些數據推算自己的位置。雖然這聽上去是一種迂回戰術，但更明顯的好處是，它沒有對環境提出任何要求，從而使得這種定位方案可適用于未知環境。
　　回顧前面討論過的SLAM定義，我們在SLAM中非常強調未知環境。在理論上，我們沒法限制小蘿卜的使用環境，這意味著我們沒法假設像GPS這些外部傳感器都能順利工作。因此，使用攜帶式的傳感器來完成SLAM是我們重點關心的問題。特別地，當談論視覺SLAM時，我們主要是指如何用相機解決定位和建圖問題。
　　視覺SLAM是本書的主題，所以我們尤其關心小蘿卜的眼睛能夠做些什么事。SLAM中使用的相機與我們平時見到的單反攝像頭并不是同一個東西。它往往更加簡單，不攜帶昂貴的鏡頭，而是以一定速率拍攝周圍的環境，形成一個連續的視頻流。普通的攝像頭能以每秒鐘30張圖片的速度采集圖像，高速相機則更快一些。按照工作方式的不同，相機可以分為單目相機（Monocular）、雙目相機（Stereo）和深度相機（RGB-D）三大類，如所示。直觀看來，單目相機只有一個攝像頭，雙目有兩個，而RGB-D原理較復雜，除了能夠采集到彩×××片之外，還能讀出每個像素與相機之間的距離。深度相機通常攜帶多個攝像頭，工作原理和普通相機不盡相同，在第5講會詳細介紹其工作原理，此處讀者只需有一個直觀概念即可。此外，SLAM中還有全景相機、Event相機等特殊或新興的種類。雖然偶爾能看到它們在SLAM中的應用，不過到目前為止還沒有成為主流。從樣子上看，小蘿卜使用的似乎是雙目相機。
　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　形形×××的相機：單目、雙目和深度相機。
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　　我們來分別看一看各種相機用來做SLAM時有什么特點。

單目相機

　　只使用一個攝像頭進行SLAM的做法稱為單目SLAM（Monocular SLAM）。這種傳感器結構特別簡單，成本特別低，所以單目SLAM非常受研究者關注。你肯定見過單目相機的數據：照片。是的，作為一張照片，它有什么特點呢？
　　照片本質上是拍照時的場景（Scene）在相機的成像平面上留下的一個投影。它以二維的形式反映了三維的世界。顯然，這個過程丟掉了場景的一個維度，也就是所謂的深度（或距離）。在單目相機中，我們無法通過單張圖片來計算場景中物體與我們之間的距離（遠近）。之后我們會看到，這個距離將是SLAM中非常關鍵的信息。由于我們人類見過大量的圖像，形成了一種天生的直覺，對大部分場景都有一個直觀的距離感（空間感），它可以幫助我們判斷圖像中物體的遠近關系。比如說，我們能夠辨認出圖像中的物體，并且知道其大致的大小；比如，近處的物體會擋住遠處的物體，而太陽、月亮等天體一般在很遠的地方；再如，物體受光照后會留下影子，等等。這些信息都可以幫助我們判斷物體的遠近，但也存在一些情況會使這種距離感失效，這時我們就無法判斷物體的遠近及其真實大小了。 所示就是這樣一個例子。在這張圖像中，我們無法僅通過它來判斷后面那些小人是真實的人，還是小型模型。除非我們轉換視角，觀察場景的三維結構。換言之，在單張圖像里，你無法確定一個物體的真實大小。它可能是一個很大但很遠的物體，也可能是一個很近但很小的物體。由于近大遠小的原因，它們可能在圖像中變成同樣大小的樣子。
　　　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　　　　　單目視覺中的尷尬：不知道深度時，手掌上的人是真人還是模型？
　　
　　由于單目相機拍攝的圖像只是三維空間的二維投影，所以，如果真想恢復三維結構，必須改變相機的視角。在單目SLAM中也是同樣的原理。我們必須移動相機，才能估計它的運動（Motion），同時估計場景中物體的遠近和大小，不妨稱之為結構（Structure）。那么，怎么估計這些運動和結構呢？從生活經驗中我們知道，如果相機往右移動，那么圖像里的東西就會往左邊移動——這就給我們推測運動帶來了信息。另一方面，我們還知道：近處的物體移動快，遠處的物體則運動緩慢。于是，當相機移動時，這些物體在圖像上的運動就形成了視差。通過視差，我們就能定量地判斷哪些物體離得遠，哪些物體離得近。
　　然而，即使我們知道了物體遠近，它們仍然只是一個相對的值。比如我們在看電影時，雖然能夠知道電影場景中哪些物體比另一些大，但無法確定電影里那些物體的“真實尺度”：那些大樓是真實的高樓大廈，還是放在桌上的模型？而摧毀大廈的是真實怪獸，還是穿著特攝服裝的演員？直觀地說，如果把相機的運動和場景大小同時放大兩倍，單目相機所看到的像是一樣的。同樣地，把這個大小乘以任意倍數，我們都將看到一樣的景象。這說明，單目SLAM估計的軌跡和地圖將與真實的軌跡和地圖相差一個因子，也就是所謂的尺度（Scale）。由于單目SLAM無法僅憑圖像確定這個真實尺度，所以又稱為尺度不確定性。
平移之后才能計算深度，以及無法確定真實尺度，這兩件事情給單目SLAM的應用造成了很大的麻煩。其根本原因是通過單張圖像無法確定深度。所以，為了得到這個深度，人們開始使用雙目和深度相機。

雙目相機和深度相機

　　使用雙目相機和深度相機的目的，在于通過某種手段測量物體與我們之間的距離，克服單目相機無法知道距離的缺點。一旦知道了距離，場景的三維結構就可以通過單個圖像恢復出來，也就消除了尺度不確定性。盡管都是為了測量距離，但雙目相機與深度相機測量深度的原理是不一樣的。雙目相機由兩個單目相機組成，但這兩個相機之間的距離﹝稱為基線（Baseline）﹞是已知的。我們通過這個基線來估計每個像素的空間位置——這和人眼非常相似。我們人類可以通過左右眼圖像的差異判斷物體的遠近，在計算機上也是同樣的道理（見）。如果對雙目相機進行拓展，也可以搭建多目相機，不過本質上并沒有什么不同。

　　　　　　雙目相機的數據：左眼圖像，右眼圖像。通過左右眼的差異，能夠判斷場景中物體與相機之間的距離。
　　　　　　
　　計算機上的雙目相機需要大量的計算才能（不太可靠地）估計每一個像素點的深度，相比于人類真是非常笨拙。雙目相機測量到的深度范圍與基線相關。基線距離越大，能夠測量到的就越遠，所以無人車上搭載的雙目通常會是個很大的家伙。雙目相機的距離估計是比較左右眼的圖像獲得的，并不依賴其他傳感設備，所以它既可以應用在室內，亦可應用于室外。雙目或多目相機的缺點是配置與標定均較為復雜，其深度量程和精度受雙目的基線與分辨率所限，而且視差的計算非常消耗計算資源，需要使用GPU和FPGA設備加速后，才能實時輸出整張圖像的距離信息。因此在現有的條件下，計算量是雙目的主要問題之一。
　　深度相機（又稱RGB-D相機，在本書中主要使用RGB-D這個名稱）是2010年左右開始興起的一種相機，它最大的特點是可以通過紅外結構光或Time-of-Flight（ToF）原理，像激光傳感器那樣，通過主動向物體發射光并接收返回的光，測出物體與相機之間的距離。這部分并不像雙目相機那樣通過軟件計算來解決，而是通過物理的測量手段，所以相比于雙目相機可節省大量的計算（見）。目前常用的RGB-D相機包括Kinect/Kinect V2、Xtion Pro Live、RealSense等。不過，現在多數RGB-D相機還存在測量范圍窄、噪聲大、視野小、易受日光干擾、無法測量透射材質等諸多問題，在SLAM方面，主要用于室內，室外則較難應用。
　　　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　　　RGB-D數據：深度相機可以直接測量物體的圖像和距離，從而恢復三維結構。
　　　　　　　　　　　
　　我們討論了幾種常見的相機，相信通過以上的說明，你已經對它們有了直觀的了解。現在，想象相機在場景中運動的過程，我們將得到一系列連續變化的圖像（你可以用手機錄個小視頻試試）。視覺SLAM的目標，是通過這樣的一些圖像，進行定位和地圖構建。這件事情并沒有我們想象的那么簡單。它不是某種算法，只要我們輸入數據，就可以往外不斷地輸出定位和地圖信息了。SLAM需要一個完善的算法框架，而經過研究者們長期的努力工作，現有這個框架已經定型了。關于框架我們以后再聊~

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