视觉 SLAM 十四讲 —— 第十三讲 建图

在前端和后端中，我们重点关注同时估计相机运动轨迹与特征点空间位置的问题。然而，在实际使用 SLAM 时，除了对相机本体进行定位之外，还存在许多其他的需求。例如，考虑放在机器人上的 SLAM，那么我们会希望地图能够用于定位、导航、避障和交互，特征点地图显然不能满足所有的这些需求。所以，本章我们将更详细地讨论各种形式的地图，并指出目前视觉 SLAM 地图中存在着的缺陷。

概述

在视觉 SLAM 看来，“建图”是服务于“定位”的；但是在应用层面看来，“建图”明显还带有许多其他的需求。关于地图的用处，我们大致归纳如下

• 定位。定位是地图的一个基本功能。在前面的视觉里程计章节，我们讨论了如何利用局部地图来实现定位。或者，在回环检测章节，我们也看到，只要有全局的描述子信息，我们也能通过回环检测确定机器人的位置。更进一步，我们还希望能够把地图保
  存下来，让机器人在下次开机后依然能在地图中定位，这样只需对地图进行一次建模，而不是每次启动机器人都重新做一次完整的 SLAM。
• 导航。导航是指机器人能够在地图中进行路径规划，从任意两个地图点间寻找路径，然后控制自己运动到目标点的过程。该过程中，我们至少需要知道地图中哪些地方不可通过，而哪些地方是可以通过的。这就超出了稀疏特征点地图的能力范围，我们必
  须有另外的地图形式。稍后我们会说，这至少得是一种稠密的地图。
• 避障。避障也是机器人经常碰到的一个问题。它与导航类似，但更注重局部的、动态的障碍物的处理。同样的，仅有特征点，我们无法判断某个特征点是否为障碍物，所以我们将需要稠密地图。
• 重建。有时候，我们希望利用 SLAM 获得周围环境的重建效果，并把它展示给其他人看。这种地图主要用于向人展示，所以我们希望它看上去比较舒服、美观。或者，我们也可以把该地图用于通讯，使其他人能够远程地观看我们重建得到的三维物体
  或场景——例如三维的视频通话或者网上购物等等。这种地图亦是稠密的，并且我们还对它的外观有一些要求。我们可能不满足于稠密点云重建，更希望能够构建带纹理的平面，就像电子游戏中的三维场景那样。
• 交互。交互主要指人与地图之间的互动。例如，在增强现实中，我们会在房间里放置虚拟的物体，并与这些虚拟物体之间有一些互动——比方说我会点击墙面上放着的虚拟网页浏览器来观看视频，或者向墙面投掷物体，希望它们有（虚拟的）物理碰撞。
  另一方面，机器人应用中也会有与人、与地图之间的交互。例如机器人可能会收到命令“取桌子上的报纸”，那么，除了有环境地图之外，机器人还需要知道哪一块地图是“桌子”，什么叫做“之上”，什么又叫做“报纸”。这需要机器人对地图有更高级层面的认知——亦称为语义地图。