到底SLAM是什么，又有哪些好处？
前两天ai君的一个朋友跑来找我，说他最近想买个扫地机器人，看到很多高端品牌的产品介绍里都会提到一个名词，slam。
（图片来自 戴森360eye售价6440）
（图片来自irobot960售价4999）
而且他还发现，提到slam的扫地机器人都会比一般的贵，有些还能边扫边通过app生成地图。
所以到底slam是什么，又有哪些好处？今天就给大家简单科普一下。
slam的起源
slam的全名叫做simultaneous localization and mapping，翻译过来就是同步定位与建图。用“一边…一边…”造句就是，一边计算自身位置，一边构建地图的过程。
具体是啥意思呢？
我们先来介绍下slam的“祖上”--潜艇定位。
潜艇大家都知道，是在海底活动的，通常潜艇的下潜深度在400~500m左右，这块区域被称为无光区（透光区也用不着潜艇了…）。
在这样的环境中活动差不多就跟你现在闭上眼睛在房间里走动一样，指不定就碰上什么了。
所以为了能安全执行军事任务，潜艇多数是用ins(惯性导航)和aps(水声导航)联合定位，加上航迹测绘和海图资料推算大致的舰艇位置，并且通过天文导航来纠正。
除此之外，潜艇还会进行严谨的海图测绘、洋流测绘、海底地形测绘等一系列的水文测绘，最终形成水文海图。
像这样定位加测绘制图的过程就是slam的雏形。
顺便提一句：
潜艇花钱可以买，但是水文资料没人会卖给你，所以周边国家即使拥有了先进的潜艇，但是没有自己详细的水文海图资料，也无法发挥潜艇的战斗力，甚至严重限制了潜艇的活动范围。这也是为什么我们要驱赶他国迫近的水文测量船的原因。
传感器，slam的眼
slam要实现定位和制图，第一步就是采集数据，而采集数据的关键就是传感器，可以说没有传感器就没有slam。而slam上的传感器种类多样，目前主流的我们可以将其分为两大类：激光雷达和摄像头。
以激光雷达为传感器的slam，我们简称为激光slam。
激光雷达能测量周围障碍点的角度和距离等信息，其特点是快、准、小，就是采集速度快、测量精准、计算量小。因为这些优点，激光雷达广泛应用于军事领域，比如激光制导导弹。
但是好东西都有一个特点，那就是贵。因此用了激光slam的商品通常都很贵，比如豪车。
这是世界上最早宣布实现自动驾驶l3级别的量产车型--2018款奥迪a8，就是蜘蛛侠的“教练车”，售价120万。
这里需要注意几个点：
l3级别是自动驾驶技术分级，有l0~5 6个级别，l0就是人为驾驶，l5则是完全自动驾驶。特斯拉目前实现了l2级别。
目前有很多品牌汽车声称实现l3级别，但是都仍处于试验阶段，真正敢让消费者（并且是高端消费者）买了用的只有奥迪a8。
之所以奥迪敢将自家的l3级别自动驾驶技术拿来卖，一个原因就是它用的传感器多，而且还用上了别家没有的激光传感器。
（拥有自动驾驶功能汽车的传感器配置 知乎-陈光）
有了如此多的传感器，奥迪a8对周围环境就有了更广的感知范围，有了激光雷达就有了更精确的角度和距离的测量。这些就是奥迪的底气。
看到这儿有人要问了，既然都用了这么多传感器了，咋还没实现l4级别的完全自动驾驶呢？
其实如果在特定的路段，l4是可以实现的。但是，现实路况的复杂程度你也知道，连拥有“究极传感器”-眼睛的人类都不能保证没有刮擦，再加上万恶的加塞，只能说l4可能不是单纯靠技术就能实现的。
（传感器表示也很为难）
我们再说回传感器。
另一种传感器就是大家很熟悉的摄像头。以摄像头为传感器的slam叫vslam，即视觉slam。
视觉slam的一大优势就是价格便宜。
室内应用较广的中低端近距离平面激光雷达也是千元级的，差不多跟高端工业摄像头同价，而a8上高端室外多线激光雷达价格则更高。虽然激光雷达的价格随着量产可能会大幅下降，但是能否降到同档次摄像头的水平尚未可知。
当然，视觉slam也不是“便宜没好货”的存在，相反视觉slam的应用场景比激光雷达更丰富。
为什么呢？就是因为摄像头能拍摄画面。能拍摄画面的好处就在于视觉slam可以用在各种复杂且动态的场景。打个比方，如果未来要实现机器人管家，就得依靠视觉slam告诉他厨房和客厅的区别，到厨房可以做饭，而到了客厅就可以播放音乐。
视觉slam和激光slam其实各有千秋，各自的优缺点还有很多，在具体的应用环境中往往也是两者结合使用，这里就不往下细说了。
回到开头提到的扫地机器人，带slam和不带slam的产品价格差异大，说到底就是清扫效率不同。显然，通过slam测量建图的扫地机器人，能基于构建的地图规划路线，更高效的覆盖目标清扫区域。
ar，你身边的slam
如果你家没买自动驾驶汽车，也没买扫地机器人，那么还有一种方式能让你直观感受slam，那就是ar。
ar的学名叫增强现实。相信很多人看到这个词会马上想到一款游戏--pokemon go。
没错，pokemon go就是ar游戏。
氮素!
（划重点，要考）
pokemongo里并没有slam。
为什么呢？
因为pokemon go里的小精灵也好，精灵球也好，不会随着你的手机移动而变化。而真正用了slam的ar是这样的：
在这里，ipad摄像头就是视觉传感器，开启后开始定位并实时建图，根据小孩的位姿变化不断调整画作的大小和位置，让你感觉仿佛这幅名作就真实出现在你面前，用行话说就是，沉浸感很强。
提到沉浸感，就不得不说我们网易ar的技术了。
// 硬广时间 //
首先我们的slam测量建图精准，不会有“出戏”的沉浸感。
其次机型覆盖率高。视觉slam的运算负荷比较大，如果用千元机使用ar，由于硬件的原因往往会出现卡顿等渣效果。而我们网易ar，通过技术优化使ar更加稳定和低耗，轻松覆盖市面上95%的机型。（没理由歧视千元机嘛！）
另外就是渲染能力。
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所以到底slam是什么，又有哪些好处？今天就给大家简单科普一下。
slam的起源
slam的全名叫做simultaneous localization and mapping，翻译过来就是同步定位与建图。用“一边…一边…”造句就是，一边计算自身位置，一边构建地图的过程。
具体是啥意思呢？
我们先来介绍下slam的“祖上”--潜艇定位。
潜艇大家都知道，是在海底活动的，通常潜艇的下潜深度在400~500m左右，这块区域被称为无光区（透光区也用不着潜艇了…）。
在这样的环境中活动差不多就跟你现在闭上眼睛在房间里走动一样，指不定就碰上什么了。
所以为了能安全执行军事任务，潜艇多数是用ins(惯性导航)和aps(水声导航)联合定位，加上航迹测绘和海图资料推算大致的舰艇位置，并且通过天文导航来纠正。
除此之外，潜艇还会进行严谨的海图测绘、洋流测绘、海底地形测绘等一系列的水文测绘，最终形成水文海图。
像这样定位加测绘制图的过程就是slam的雏形。
顺便提一句：
潜艇花钱可以买，但是水文资料没人会卖给你，所以周边国家即使拥有了先进的潜艇，但是没有自己详细的水文海图资料，也无法发挥潜艇的战斗力，甚至严重限制了潜艇的活动范围。这也是为什么我们要驱赶他国迫近的水文测量船的原因。
传感器，slam的眼
slam要实现定位和制图，第一步就是采集数据，而采集数据的关键就是传感器，可以说没有传感器就没有slam。而slam上的传感器种类多样，目前主流的我们可以将其分为两大类：激光雷达和摄像头。
以激光雷达为传感器的slam，我们简称为激光slam。
激光雷达能测量周围障碍点的角度和距离等信息，其特点是快、准、小，就是采集速度快、测量精准、计算量小。因为这些优点，激光雷达广泛应用于军事领域，比如激光制导导弹。
但是好东西都有一个特点，那就是贵。因此用了激光slam的商品通常都很贵，比如豪车。
这是世界上最早宣布实现自动驾驶l3级别的量产车型--2018款奥迪a8，就是蜘蛛侠的“教练车”，售价120万。
这里需要注意几个点：
l3级别是自动驾驶技术分级，有l0~5 6个级别，l0就是人为驾驶，l5则是完全自动驾驶。特斯拉目前实现了l2级别。
目前有很多品牌汽车声称实现l3级别，但是都仍处于试验阶段，真正敢让消费者（并且是高端消费者）买了用的只有奥迪a8。
之所以奥迪敢将自家的l3级别自动驾驶技术拿来卖，一个原因就是它用的传感器多，而且还用上了别家没有的激光传感器。
（拥有自动驾驶功能汽车的传感器配置 知乎-陈光）
有了如此多的传感器，奥迪a8对周围环境就有了更广的感知范围，有了激光雷达就有了更精确的角度和距离的测量。这些就是奥迪的底气。
看到这儿有人要问了，既然都用了这么多传感器了，咋还没实现l4级别的完全自动驾驶呢？
其实如果在特定的路段，l4是可以实现的。但是，现实路况的复杂程度你也知道，连拥有“究极传感器”-眼睛的人类都不能保证没有刮擦，再加上万恶的加塞，只能说l4可能不是单纯靠技术就能实现的。
（传感器表示也很为难）
我们再说回传感器。
另一种传感器就是大家很熟悉的摄像头。以摄像头为传感器的slam叫vslam，即视觉slam。
视觉slam的一大优势就是价格便宜。
室内应用较广的中低端近距离平面激光雷达也是千元级的，差不多跟高端工业摄像头同价，而a8上高端室外多线激光雷达价格则更高。虽然激光雷达的价格随着量产可能会大幅下降，但是能否降到同档次摄像头的水平尚未可知。
当然，视觉slam也不是“便宜没好货”的存在，相反视觉slam的应用场景比激光雷达更丰富。
为什么呢？就是因为摄像头能拍摄画面。能拍摄画面的好处就在于视觉slam可以用在各种复杂且动态的场景。打个比方，如果未来要实现机器人管家，就得依靠视觉slam告诉他厨房和客厅的区别，到厨房可以做饭，而到了客厅就可以播放音乐。
视觉slam和激光slam其实各有千秋，各自的优缺点还有很多，在具体的应用环境中往往也是两者结合使用，这里就不往下细说了。
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为什么呢？
因为pokemon go里的小精灵也好，精灵球也好，不会随着你的手机移动而变化。而真正用了slam的ar是这样的：
在这里，ipad摄像头就是视觉传感器，开启后开始定位并实时建图，根据小孩的位姿变化不断调整画作的大小和位置，让你感觉仿佛这幅名作就真实出现在你面前，用行话说就是，沉浸感很强。
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其次机型覆盖率高。视觉slam的运算负荷比较大，如果用千元机使用ar，由于硬件的原因往往会出现卡顿等渣效果。而我们网易ar，通过技术优化使ar更加稳定和低耗，轻松覆盖市面上95%的机型。（没理由歧视千元机嘛！）
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