分享自:

从数据融合的视角看多机器人协同SLAM综述

期刊:MachinesDOI:https://doi.org/10.3390/machines11060653

多机器人协作SLAM数据融合综述报告

本文是由Weifeng Chen、Xiyang Wang、Shanping Gao、Guangtao Shang、Chengjun Zhou、Zhenxiong Li、Chonghui Xu 和 Kai Hu(通讯作者)共同完成的综述文章。该文发表于期刊《Machines》2023年第11卷,文章编号为653,DOI为https://doi.org/10.3390/machines11060653,编辑为Hong Zhang。文章于2023年5月23日收到稿件,6月9日进行了修订,并在2023年6月15日被接受,随后于6月17日正式发表。


论文主题介绍

本文论文主题聚焦于多机器人协作SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,即同时定位与地图构建),特别是从数据融合的视角进行分析,旨在总结这一研究方向的发展现状、主要算法、架构以及未来研究的前景。多机器人协作SLAM是一种结合多传感器、多机器人和环境感知的技术,能够解决单机器人SLAM面临的高成本、全局误差累积以及计算负载集中等问题,具有鲁棒性和稳定性。这一领域快速发展的背景促使了本文对其进行全面综述。


主要内容综述

本文内容由以下几部分组成:


多机器人协作SLAM的发展背景

多机器人SLAM技术起源于单机器人SLAM,该领域自1986年由Smith等人在IEEE机器人与自动化会议提出以来发展迅速。SLAM技术的基本目标是在未知环境中,通过传感器数据的实时获取与处理,完成环境地图的构建,同时实时定位机器人自身。SLAM技术经过数十年的发展,大致可分为以下三个时代:

  1. 理论时代(1986—2010年)
    在这一阶段,研究主要集中于SLAM的理论问题,通过状态估计技术(如扩展卡尔曼滤波EKF、粒子滤波PF)解决环境定位与地图构建问题。Smith等人在1986年首次将SLAM问题建模为状态估计,这为后来的优化算法奠定了理论基础。

  2. 单传感器时代(1990—2015年)
    理论SLAM逐渐落地,并集中于单传感器(如激光雷达、相机)的特定应用。2D激光SLAM算法(如FastSLAM)与视觉SLAM算法(如ORB-SLAM、PTAM)在这一阶段成为主流,同时还开发了多种公开SLAM框架与数据集。

  3. 融合时代(2003年至今)
    随着传统单传感器SLAM的局限暴露,无论是单机器人还是多机器人SLAM,研究重心逐渐转向了多传感器数据融合和多机器人协作方向。经典的LoAM、LIO-SAM、CCM-SLAM等成为代表性融合算法。与此同时,机器学习和深度学习的引入让数据分析和环境适应能力进一步提升。


数据融合技术与SLAM核心方法

SLAM系统的关键在于多模态数据的实时融合。本文详细阐述了数据融合技术的细分与算法:

  1. 数据融合的层次

    • 早期融合:以数据级别进行整合,保留数据最大完整性,但计算复杂、同步要求高。
    • 中期融合:通过特征提取与处理进行融合,既有效降低了数据规模,又能适应复杂场景。
    • 后期融合:通过局部决策后再整合结果,以简化整体计算流程和提高容错性。
  2. 主要算法类别

    • 传统方法:如规则基数据加权平均、分类方法(如SVM、Bayesian分类)、基于估计的卡尔曼滤波与粒子滤波等。
    • 前沿方法:如深度学习(CNN、RNN)辅助的模态数据建模与融合、图神经网络(GNN)用于复杂拓扑建模等。

核心传感器及其应用能力

SLAM的实现离不开多种传感器的支持,主要包括: - 激光雷达:以3D激光雷达发展最快,其深度信息在建图与定位任务中应用广泛。 - 视觉传感器:利用摄像头模仿人眼,结合ORB-SLAM(特征点方法)和LSD-SLAM(直接方法)等实现高效建图。 - IMU传感器:通过提供加速度与角速度信息,与视觉/激光配合减少漂移。 - 声呐传感器:在水下环境中用于SLAM与目标物探测。


数据集与工具开发

SLAM的发展离不开公开数据集与工具的支撑。本文列出了从UTIAS、KITTI到TUM RGB-D等多个主流数据集,并阐明了数据集的适用范围(室内/室外、2D/3D)。


SLAM系统架构与发展趋势

从SLAM的单机器人实践看,其系统架构大致包括传感器数据读取、前端跟踪、后端优化、闭环检测与地图构建五步。经典案例有ORB-SLAM系列(ORB-SLAM2、ORB-SLAM3),深度分析了从特征提取到全局误差修复的创新之处。

本文同时指出,多机器人SLAM作为趋势性发展方向,其架构与单机器人类似,但需重视环境感知信息的分布式通信与子群体单元整合技术。


多机器人SLAM的未来趋势与结合方向

本文的未来展望内容集中于: - 数据融合与深度学习结合:通过引入监督学习、无监督学习和半监督学习,逐步实现多机器人SLAM的语义化; - 分布式SLAM架构的改进:关注于资源分配优化与鲁棒设计,以适应大范围、动态环境; - 语义SLAM的新探索:通过语义标签生成方法(监督、半监督、无监督)结合AI技术,为复杂环境下的多源融合SLAM提供前瞻性路径。


本文的重要意义与学术贡献

本文为多机器人协作SLAM领域提供了一份详尽的综述: 1. 通过对理论、算法、数据集、研究前沿的总结,为研究者提供明确的参考方向。 2. 结合最新技术与算法创新(如分布式SLAM的语义化尝试)指出未来重点突破方向。 3. 在多机器人协作与多模态数据融合的语境中,展示SLAM技术在新兴应用场景的潜在价值,如无人驾驶、灾难救援、深海探索等。

对于学术圈与工业界而言,这篇综述不仅是一份准确的文献总结,更是一份指导未来研究与实践的重要参考。

上述解读依据用户上传的学术文献,如有不准确或可能侵权之处请联系本站站长:admin@fmread.com