经典视觉SLAM框架-创新互联
引言：通过前面的推送我们已经对SLAM有了个大体的认识。（初识视觉SLAM）下面来看经典的视觉SLAM框架，了解一下视觉SLAM究竟由哪几个模块组成。
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本文选自《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》。
整体视觉SLAM流程图。
整个视觉SLAM流程包括以下步骤。
传感器信息读取。在视觉SLAM中主要为相机图像信息的读取和预处理。如果是在机器人中，还可能有码盘、惯性传感器等信息的读取和同步。
视觉里程计（Visual Odometry，VO）。视觉里程计的任务是估算相邻图像间相机的运动，以及局部地图的样子。VO又称为前端（Front End）。
后端优化（Optimization）。后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿，以及回环检测的信息，对它们进行优化，得到全局一致的轨迹和地图。由于接在VO之后，又称为后端（Back End）。
回环检测（Loop Closing）。回环检测判断机器人是否到达过先前的位置。如果检测到回环，它会把信息提供给后端进行处理。
建图（Mapping）。它根据估计的轨迹，建立与任务要求对应的地图。
经典的视觉SLAM框架是过去十几年的研究成果。这个框架本身及其所包含的算法已经基本定型，并且已经在许多视觉程序库和机器人程序库中提供。依靠这些算法，我们能够构建一个视觉SLAM系统，使之在正常的工作环境里实时定位与建图。因此，我们说，如果把工作环境限定在静态、刚体，光照变化不明显、没有人为干扰的场景，那么，这个SLAM系统是相当成熟的了。
读者可能还没有理解上面几个模块的概念，下面就来详细介绍各个模块具体的任务。这里您只需对各模块有一个直观的、定性的理解即可。
视觉里程计
视觉里程计关心的是相邻图像之间的相机运动，最简单的情况当然是两张图像之间的运动关系。例如，当看到下图时，我们会自然地反应出右图应该是左图向左旋转一定角度的结果（在视频情况下感觉会更加自然）。我们不妨思考一下：自己是怎么知道“向左旋转”这件事情的呢？人类早已习惯于用眼睛探索世界，估计自己的位置，但又往往难以用理性的语言描述我们的直觉。看到时，我们会自然地认为，这个场景中离我们近的是吧台，远处是墙壁和黑板。当相机向左转动时，吧台离我们近的部分出现在视野中，而右侧远处的柜子则移出了视野。通过这些信息，我们判断相机应该是向左旋转了。
相机拍摄到的图片与人眼反应的运动方向。
但是，如果进一步问：能否确定旋转了多少度，平移了多少厘米？我们就很难给出一个确切的答案了。因为我们的直觉对这些具体的数字并不敏感。但是，在计算机中，又必须精确地测量这段运动信息。所以我们要问：计算机是如何通过图像确定相机的运动的呢？
前面也提过，在计算机视觉领域，人类在直觉上看来十分自然的事情，在计算机视觉中却非常困难。图像在计算机里只是一个数值矩阵。这个矩阵里表达着什么东西，计算机毫无概念（这也正是现在机器学习要解决的问题）。而在视觉SLAM中，我们只能看到一个个像素，知道它们是某些空间点在相机的成像平面上投影的结果。所以，为了定量地估计相机运动，必须先了解相机与空间点的几何关系。
要讲清这个几何关系以及VO的实现方法，需要铺垫一些背景知识。在这里我们先让读者对VO有个直观的概念。现在只需知道，VO能够通过相邻帧间的图像估计相机运动，并恢复场景的空间结构。称它为“里程计”是因为它和实际的里程计一样，只计算相邻时刻的运动，而和再往前的过去的信息没有关联。在这一点上，VO就像一种只有短时间记忆的物种。
现在，假定我们已有了一个视觉里程计，估计了两张图像间的相机运动。那么，只要把相邻时刻的运动“串”起来，就构成了机器人的运动轨迹，从而解决了定位问题。另一方面，我们根据每个时刻的相机位置，计算出各像素对应的空间点的位置，就得到了地图。这么说来，有了VO，是不是就解决了SLAM问题呢？
视觉里程计确实是SLAM的关键，我们也会花大量的篇幅来介绍它。然而，仅通过视觉里程计来估计轨迹，将不可避免地出现累积漂移（Accumulating Drift）。这是由于视觉里程计（在最简单的情况下）只估计两个图像间的运动造成的。我们知道，每次估计都带有一定的误差，而由于里程计的工作方式，先前时刻的误差将会传递到下一时刻，导致经过一段时间之后，估计的轨迹将不再准确。比方说，机器人先向左转，再向右转。由于误差，我们把第一个估计成了。那我们就会尴尬地发现，向右转之后机器人的估计位置并没有回到原点。更糟糕的是，即使之后的估计再准确，与真实值相比，都会带上这的误差。
累积误差与回环检测的校正结果。
这也就是所谓的漂移（Drift）。它将导致我们无法建立一致的地图。你会发现原本直的走廊变成了斜的，而原本的直角变成了歪的——这实在是一件很难令人忍受的事情！为了解决漂移问题，我们还需要两种技术：后端优化（更多时候称为后端（Back End）。由于主要使用的是优化方法，故称为后端优化。）和回环检测。回环检测负责把“机器人回到原始位置”的事情检测出来，而后端优化则根据该信息，校正整个轨迹的形状。
后端优化
笼统地说，后端优化主要指处理SLAM过程中噪声的问题。虽然我们很希望所有的数据都是准确的，然而现实中，再精确的传感器也带有一定的噪声。便宜的传感器测量误差较大，昂贵的可能会小一些，有的传感器还会受磁场、温度的影响。所以，除了解决“如何从图像估计出相机运动”之外，我们还要关心这个估计带有多大的噪声，这些噪声是如何从上一时刻传递到下一时刻的，而我们又对当前的估计有多大的自信。后端优化要考虑的问题，就是如何从这些带有噪声的数据中估计整个系统的状态，以及这个状态估计的不确定性有多大——这称为大后验概率估计（Maximum-a-Posteriori，MAP）。这里的状态既包括机器人自身的轨迹，也包含地图。
相对地，视觉里程计部分有时被称为“前端”。在SLAM框架中，前端给后端提供待优化的数据，以及这些数据的初始值。而后端负责整体的优化过程，它往往面对的只有数据，不必关心这些数据到底来自什么传感器。在视觉SLAM中，前端和计算机视觉研究领域更为相关，比如图像的特征提取与匹配等，后端则主要是滤波与非线性优化算法。
从历史意义上来说，现在我们称为后端优化的部分，很长一段时间直接被称为“SLAM研究”。早期的SLAM问题是一个状态估计问题——正是后端优化要解决的东西。在最早提出SLAM的一系列论文中，当时的人们称它为“空间状态不确定性的估计”（Spatial Uncertainty）。虽然有一些晦涩，但也确实反映出了SLAM问题的本质：对运动主体自身和周围环境空间不确定性的估计。为了解决SLAM问题，我们需要状态估计理论，把定位和建图的不确定性表达出来，然后采用滤波器或非线性优化，估计状态的均值和不确定性（方差）。状态估计与非线性优化的具体内容将在第6讲、第10讲和第11讲介绍。让我们暂时跳过它的原理说明，继续往下介绍。
回环检测
回环检测，又称闭环检测（Loop Closure Detection），主要解决位置估计随时间漂移的问题。怎么解决呢？假设实际情况下机器人经过一段时间的运动后回到了原点，但是由于漂移，它的位置估计值却没有回到原点。怎么办呢？我们想，如果有某种手段，让机器人知道“回到了原点”这件事，或者把“原点”识别出来，我们再把位置估计值“拉”过去，就可以消除漂移了。这就是所谓的回环检测。
回环检测与“定位”和“建图”二者都有密切的关系。事实上，我们认为，地图存在的主要意义是让机器人知晓自己到过的地方。为了实现回环检测，我们需要让机器人具有识别到过的场景的能力。它的实现手段有很多。例如像前面说的那样，我们可以在机器人下方设置一个标志物（如一张二维码图片）。它只要看到了这个标志，就知道自己回到了原点。但是，该标志物实质上是一种环境中的传感器，对应用环境做了限制（万一不能贴二维码怎么办？）。我们更希望机器人能使用携带的传感器——也就是图像本身，来完成这一任务。例如，可以判断图像间的相似性来完成回环检测。这一点和人是相似的。当我们看到两张相似的图片时，容易辨认它们来自同一个地方。如果回环检测成功，可以显著地减小累积误差。所以，视觉回环检测实质上是一种计算图像数据相似性的算法。由于图像的信息非常丰富，使得正确检测回环的难度降低了不少。
在检测到回环之后，我们会把“A与B是同一个点”这样的信息告诉后端优化算法。然后，后端根据这些新的信息，把轨迹和地图调整到符合回环检测结果的样子。这样，如果我们有充分而且正确的回环检测，就可以消除累积误差，得到全局一致的轨迹和地图。
建图
建图（Mapping）是指构建地图的过程。地图是对环境的描述，但这个描述并不是固定的，需要视SLAM的应用而定。
形形×××的地图
对于家用扫地机器人来说，这种主要在低矮平面里运动的机器人，只需要一个二维的地图，标记哪里可以通过，哪里存在障碍物，就够它在一定范围内导航了。而对于一个相机，它有6自由度的运动，我们至少需要一张三维的地图。有些时候，我们想要一个漂亮的重建结果，不仅是一组空间点，还需要带纹理的三角面片。另一些时候，我们又不关心地图的样子，只需要知道“A点到B点可通过，而B点到C点不行”这样的事情。甚至，有时不需要地图，或者地图可以由其他人提供，例如，行驶的车辆往往可以得到已绘制好的当地地图。
对于地图，我们有太多的想法和需求。因此，相比于前面提到的视觉里程计、回环检测和后端优化，建图并没有一个固定的形式和算法。一组空间点的集合也可以称为地图，一个漂亮的3D模型亦是地图，一个标记着城市、村庄、铁路、河道的图片还是地图。地图的形式随SLAM的应用场合而定。大体上讲，可以分为度量地图与拓扑地图两种。
度量地图（Metric Map）
度量地图强调精确地表示地图中物体的位置关系，通常用稀疏（Sparse）与稠密（Dense）对其分类。稀疏地图进行了一定程度的抽象，并不需要表达所有的物体。例如，我们选择一部分具有代表意义的东西，称之为路标（Landmark），那么一张稀疏地图就是由路标组成的地图，而不是路标的部分就可以忽略掉。相对地，稠密地图着重于建模所有看到的东西。对于定位来说，稀疏路标地图就足够了。而用于导航时，则往往需要稠密的地图（否则撞上两个路标之间的墙怎么办？）。稠密地图通常按照某种分辨率，由许多个小块组成。对于二维度量地图是许多个小格子（Grid），而对于三维度量地图则是许多小方块（Voxel）。一般地，一个小块含有占据、空闲、未知三种状态，以表达该格内是否有物体。当查询某个空间位置时，地图能够给出该位置是否可以通过的信息。这样的地图可以用于各种导航算法，如A*、D*等，为机器人研究者所重视。但是我们也看到，这种地图需要存储每一个格点的状态，会耗费大量的存储空间，而且多数情况下地图的许多细节部分是无用的。另一方面，大规模度量地图有时会出现一致性问题。很小的一点转向误差，可能会导致两间屋子的墙出现重叠，使地图失效。
拓扑地图（Topological Map）
相比于度量地图的精确性，拓扑地图则更强调地图元素之间的关系。拓扑地图是一个图（Graph），由节点和边组成，只考虑节点间的连通性，例如A、B点是连通的，而不考虑如何从A点到达B点。它放松了地图对精确位置的需要，去掉了地图的细节问题，是一种更为紧凑的表达方式。然而，拓扑地图不擅长表达具有复杂结构的地图。如何对地图进行分割形成结点与边，又如何使用拓扑地图进行导航与路径规划，仍是有待研究的问题。
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