要了解有关前端处理组件的更多信息，让我们看一下视觉 SLAM 和激光雷达 SLAM——两种不同的 SLAM 方法。

3.1 视觉SLAM

        顾名思义，视觉 SLAM（或 vSLAM）使用从摄像机和其他图像传感器获取的图像。视觉SLAM可以使用简单相机（广角、鱼眼和球面相机）、复眼相机（立体和多相机）和RGB-D相机（深度和ToF相机）。

        视觉 SLAM 可以通过相对便宜的相机以低成本实现。此外，由于相机提供大量信息，因此它们可用于检测地标（先前测量的位置）。地标检测还可以与基于图的优化相结合，实现 SLAM 实施的灵活性。

        单目 SLAM 是指 vSLAM 使用单个摄像头作为唯一传感器，这使得定义深度变得具有挑战性。这可以通过检测 AR 标记、棋盘或图像中的其他已知物体进行定位来解决，或者将摄像头信息与惯性测量单元 (IMU) 等其他传感器融合，后者可以测量速度和方向等物理量。与vSLAM相关的技术包括运动结构（SfM）、视觉里程计和束调整。

      视觉SLAM算法 大致可以分为两类。稀疏方法匹配图像的特征点，使用PTAM、ORB-SLAM等算法。密集方法利用图像的整体亮度，并使用 DTAM、LSD-SLAM、DSO 和 SVO 等算法。

3.2 激光雷达SLAM

        光探测和测距（激光雷达）是一种主要使用激光传感器（或距离传感器）的方法。

        与摄像头、ToF 和其他传感器相比，激光的精确度明显更高，适用于自动驾驶汽车和无人机等高速移动车辆的应用。激光传感器的输出值通常是 2D (x, y) 或 3D (x, y, z) 点云数据。激光传感器点云提供高精度距离测量，对于 SLAM 地图构建非常有效。通常，通过匹配点云来顺序估计运动。计算出的移动（行驶距离）用于定位车辆。对于激光雷达点云匹配，使用迭代最近点（ICP）和正态分布变换（NDT）算法等配准算法。2D 或 3D 点云图可以表示为网格图或体素图。

        另一方面，点云在密度方面不如图像详细，并且并不总是提供足够的特征用于匹配。例如，在障碍物很少的地方，很难对齐点云，这可能会导致丢失车辆位置。此外，点云匹配通常需要较高的处理能力，因此需要优化流程以提高速度。由于这些挑战，自动驾驶车辆的定位可能需要融合其他测量结果，例如车轮里程计、全球导航卫星系统 (GNSS) 和 IMU 数据。对于仓库机器人等应用，  通常使用 2D 激光雷达 SLAM ，而使用 3D 激光雷达点云的 SLAM 可用于无人机和自动驾驶。

四、SLAM 的常见挑战

        尽管 SLAM 用于一些实际应用，但一些技术挑战阻碍了更通用的采用。每个人都有一个可以帮助克服障碍的对策。

4.1. 定位误差累积，导致与实际值存在较大偏差

        SLAM 估计顺序运动，其中包含一定的误差幅度。误差随着时间的推移而累积，导致与实际值的显着偏差。它还可能导致地图数据崩溃或扭曲，使后续搜索变得困难。我们以绕方形通道行驶为例。随着误差的累积，机器人的起点和终点不再匹配。这称为循环闭合问题。像这样的姿势估计错误是不可避免的。检测闭环并确定如何纠正或消除累积的错误非常重要。

一种对策是记住以前访问过的地方的一些特征作为地标，并最大限度地减少定位误差。构建姿势图是为了帮助纠正错误。通过将误差最小化作为优化问题来解决，可以生成更准确的地图数据。这种优化在视觉SLAM中称为捆绑调整。

        图像和点云映射没有考虑机器人运动的特征。在某些情况下，这种方法可能会生成不连续的位置估计。例如，计算结果显示，以 1 m/s 速度移动的机器人突然向前跳跃了 10 米。可以通过使用恢复算法或将运动模型与多个传感器融合以根据传感器数据进行计算来防止这种定位失败。

        使用具有传感器融合的运动模型的方法有多种。一种常见的方法是使用卡尔曼滤波进行定位。由于大多数差动驱动机器人和四轮车辆通常使用非线性运动模型，因此经常使用扩展卡尔曼滤波器和粒子滤波器（蒙特卡罗定位）。在某些情况下，还可以使用更灵活的贝叶斯滤波器，例如无迹卡尔曼滤波器。一些常用的传感器是惯性测量设备，例如 IMU、姿态和航向参考系统或AHRS、惯性导航系统或 INS、加速度计传感器、陀螺仪传感器和磁传感器。安装在车辆上的车轮编码器通常用于里程计。

        当定位失败时，恢复的对策是记住以前访问过的地方的地标作为关键帧。在搜索地标时，会以高速扫描的方式应用特征提取过程。一些基于图像特征的方法包括特征袋（BoF）和视觉词袋（BoVW）。最近，深度学习被用于比较特征的距离。

4.3.图像处理、点云处理和优化的计算成本较高

        在车辆硬件上实施 SLAM 时，计算成本是一个问题。计算通常在处理能力有限的紧凑且低能耗的嵌入式微处理器上执行。为了实现精确定位，必须高频度地执行图像处理和点云匹配。另外，闭环等优化计算属于高计算过程。挑战在于如何在嵌入式微型计算机上执行这种计算成本高昂的处理。

        一种对策是并行运行不同的进程。特征提取等过程是匹配过程的预处理，比较适合并行化。使用多核 CPU 进行处理、单指令多数据 (SIMD) 计算和嵌入式 GPU 在某些情况下可以进一步提高速度。此外，由于位姿图优化可以在相对较长的周期内执行，因此降低其优先级并定期执行此过程也可以提高性能。