汇总教程 | 视觉/激光/多传感器融合SLAM，三维重建，运动规划，从入门到进阶！

' K* F* @/ d+ v+ G

原标题：汇总教程 | 视觉/激光/多传感器融合SLAM，三维重建，运动规划，从入门到进阶！

计算机视觉life”，选择“星标”

8 T' R/ m4 \6 @$ h$ E3 u

快速获得最新干货

e: Z9 |: l( y, O) i

背景介绍

4 C1 a" a, k/ k7 \4 {

这两年 自动驾驶领域非常火热，发生了一轮又一轮的融资， 图森未来在美股上市，被称为“全球自动驾驶第一股”。 大疆创新正式推出旗下智能驾驶业务品牌“大疆车载”，华为、小米也纷纷下场。近日，自动驾驶干线物流企业千挂科技完成2亿元Pre-A轮融资，MINIEYE完成D轮累计8亿融资。。。

在 增强现实（AR）领域， Facebook已经从社交网络公司改名为元宇宙公司Meta，字节跳动重金收购AR/VR头显公司Pico，腾讯、阿里也纷纷入场，连罗永浩也告别了社交平台，将在AR领域再次创业，不知道是AR领域的明灯还是Ming灯。。。

在 机器人领域， 扫地机器人公司 石头科技上市， 物流机器人极智嘉在筹备IPO， 清洁机器人公司 高仙完成B+轮1亿美元融资。。。

5 M7 Q+ P4 ?5 c$ i

在自动驾驶、无人机、增强现实、机器人导航等领域的技术栈中，即时 定位和建图（SLAM）是其中的核心技术之一。 SLAM中所涉及到的传感器有 相机、激光雷达、IMU、GPS、轮速计等，面对不同的平台和传感器配置，如何选择适合自己的技术方案呢？

视觉SLAM基础

ORB-SLAM2是业内最知名、应用最广泛的视觉SLAM开源代码之一。它有如下优点：

支持 单目，双目和RGB-D相机的完整开源SLAM方案，能够实现 地图重用、回环检测和重新定位的功能。

支持轻量级定位模式，可以达到零漂移，此时不使用局部建图和回环检测的线程，可以用视觉里程计来跟踪未建图区域。

采用ORB特征，具有旋转不变性、光照不变性、尺度不变性，匹配速度快，适合实时应用。无论是在 室内的小型手持设备，还是到 工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车，ORB-SLAM2都能够在CPU上进行实时工作。

8 z6 D: g: H( x- l

跟踪、局部地图、闭环、重定位等所有的任务都采用相同的ORB特征，使得系统内数据交互更高效、稳定可靠。

- o. j. }0 O. l/ }0 Q" H- o

单目初始化和应用场景解耦，不管是平面还是非平面场景，都可以自动 初始化，无需人工干预。

地图点和关键帧创建比较宽松，但后续会进行严格筛选，剔除冗余关键帧和误差大的地图点，增加建图过程的弹性，在 大旋转、快速运动、纹理不足等恶劣情况下可以提高跟踪的鲁棒性。

! [1 \2 A* Y q% t# U" k" w. ^

采用共视图，使得跟踪和建图控制在局部共视区域，与全局地图大小无关，可以 在大场景下运行。

& }7 j7 D; k* s8 F. c

使用本质图（Essential Graph）来优化位姿实现回环检测，耗时少精度高 。

相比于直接法，可以用于宽基线特征匹配，更适合于 对深度精度要求较高的场景，比如三维重建。

8 e! v. E d' \% u

定位精度高，可达厘米级，是特征点法SLAM的经典代表作品。

" o' n0 `/ p$ }3 P- p2 T( x

代码可读性强，包含很多工程化技巧，非常实用。

ORB-SLAM2 用于室内三维重建

ORB-SLAM2详细注释的代码持续更新，网址：

https://github.com/electech6/ORB_SLAM2_detailed_comments

# k9 C: t0 N; c3 }* |. v, K1 ]) |

视觉惯性SLAM技术

ORB-SLAM3是在ORB-SLAM2的基础上开发的视觉惯性SLAM技术，于2020年7月发布。它在定位精度和效果上几乎碾压了同类的开源算法，受到极大关注。

它有如下特点：

3 G7 u3 e( k6 ^

1、 第一个可以运行视觉、视觉惯性和多地图，支持单目、双目和RGB-D相机，且支持针孔和鱼眼镜头模型的SLAM系统。

2、该算法可以在不同大小，室内和室外环境中鲁棒、实时的运行，精度上相比于以前的方法提升了2~5倍。

4 c" w: f5 X' h( t

3、 多地图系统可以让系统在视觉信息缺乏的场景下长时间运行。比如当跟踪丢失的时候，它会重新建立新的地图，并在重新访问之前的地图时，无缝地与之前的地图合并。

4、实验结果证明，双目惯性模式下，该算法在无人机数据集EuRoC上可以达到平均3.6cm的定位精度，在手持设备快速移动的室内数据集TUM-VI上达到了9mm的定位精度。

从室内到室外，丝滑闭环

' R# O$ N: t! d0 @6 A% b7 z$ V

全网最详细ORB-SLAM3代码注释地址：

/ ^6 L$ s1 @0 K, D

https://github.com/electech6/ORB_SLAM3_detailed_comments

VINS-Mono/Fusion 系统教程

VINS即Visual-Inertial navigation Systems，是视觉惯性导航系统的统称，不过我们平时所说的一般是指VINS-Mono/Fusion。 香港科技大学飞行机器人实验室（沈邵劼团队）在2018年开源了VINS-Mono算法。第一作者秦通（2019华为天才少年），该论文获2018年机器人顶级期刊IEEE Transactions on Robotics最佳论文奖。它用一个单目相机+惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，简称IMU）实现了紧耦合的视觉和惯性联合状态估计，在保证高精度里程计效果的同时，还可以同时估计出传感器外参，IMU零偏以及传感器时延。2019年该团队开源了VINS-Mono的升级版VINS-Fusion，它支持多种视觉惯性传感器类型，包括单目+IMU，双目+IMU，以及纯双目。VINS-Mono和VINS-Fusion在当年一骑绝尘， 是非常经典且优秀的VIO框架。

/ j5 J! v% A A

以下是VINS-Fusion在汽车SLAM上的效果：

以下是讲师详细注释的 代码地址：

8 F6 n# O+ V6 m- Y S. S& P* y

https://github.com/xieqi1/VINS-Mono-noted

3 z$ _/ o/ z! ]! [# r

https://github.com/xieqi1/VINS-Fusion-noted

基于LiDAR的多传感器融合技术

多传感器融合SLAM是自动驾驶、智能机器人中的核心技术。 目前工业界用的主流多传感器融合SLAM框架包括LOAM/A-LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM等。

+ `( O0 y2 c H D- {

LOAM是Ji Zhang早期开源的多线LiDAR SLAM算法。该代码可读性很差，作者后来将其闭源。

0 a8 ]& d( u, @

A-LOAM是港科大秦通博士（VINS-Mono一作）在LOAM原有代码基础上，使用Ceres-solver和Eigen库对其进行重构和优化，在保持原有算法原理的基础上，使其可读性大大增加，作为入门多线激光slam最好选择。

LeGO-LOAM 是Tixiao Shan在原有LOAM基础上，做了一些改进包括:1、对前端里程计的前量化改造，提取地面点更适配水平安装的LiDAR; 2、使用SLAM中的Keyframe概念以及回环检测位姿图优化的方式对后端进行重构。

LIO-SAM 是Tixiao Shan在LeGO-LOAM的扩展，添加了IMU预积分因子和GPS因子：前端使用紧耦合的IMU融合方式，替代原有的帧间里程计，使得前端更轻量；后端沿用LeGO-LOAM，在此基础上融入了GPS观测。同时前端后端相互耦合，提高系统精度。

2 X# M3 E& [2 }& S

LIO-SAM 的效果

$ T/ ?5 a3 ]5 q' p' R& G0 ? , c$ m8 o/ @' _$ w9 B1 F) i

LVI-SAM是Tixiao Shan 2021年最新的开源工作，他将LIO-SAM和VINS-Mono进行了结合，是一个通过平滑和建图实现激光雷达-视觉-惯性里程计的紧耦合框架，由两个紧耦合子系统组成：一个视觉惯性系统VIS和一个激光雷达惯性系统LIS。当两个子系统中的一个发生故障时，系统也可以发挥作用，这增加了它在无纹理和无特征环境中的鲁棒性

- C2 F: G& @% N5 x) K2 \ b0 H* ?. M

独家注释代码

https://github.com/xieqi1/a-loam-noted

https://github.com/xieqi1/lio-sam-noted

https://github.com/electech6/LVI-SAM_detailed_comments

激光SLAM技术

Cartographer是Google推出的一套基于图优化的激光SLAM算法，它同时支持2D和3D激光SLAM，可以跨平台使用，支持Laser、IMU、Odemetry、GPS等多种传感器配置。该算法可以实现实时定位和建图。

Cartographer建图过程

Cartographer建立的栅格地图可以达到5cm的精度，该算法广泛应用于服务机器人、扫地机器人、仓储机器人、自动驾驶等领域，是最优秀的激光SLAM框架之一。

Cartographer做了超详细源码注释

) `+ V2 q) x$ c. Y

https://github.com/xiangli0608/cartographer_detailed_comments_ws

机器人运动规划

运动规划和SLAM什么关系？

其实在企业里，SLAM算法工程师、运动规划工程师通常是 相对独立的岗位，SLAM技术通常可以得到稀疏的定位地图，结合后处理可以得到稠密的三维点云地图。此时我们需要用一定的规则将其转化为 栅格化地图，机器人在这个 地图的基础上进行运动规划（导航）。SLAM和运动规划是自主机器人的两个核心技术。

简单来说，解决机器人导航问题一般被称为运动规划，就是让机器人可以自主根据传感器获取外部环境信息，在当前环境中找到一条适合机器人行走的最佳路径。这不是一个简单的工作，因为地图可能发生变化，其他运动的物体也是必须要绕过的障碍物，所以常常需要更改自己的规划，如何在这种复杂的环境下高效率地实现最佳路径，就是运动规划的使命。

' \, g& N9 ?8 v# Z

运动规划在移动机器人的应用

独家注释代码

8 k/ { r+ E. U; |

https://github.com/felderstehost/ros-navigation-noetic

" P, a9 i! ~6 w! h! H+ ^# O* s" |

视觉几何三维重建技术

`8 X8 q# Y+ M# V( E6 e

三维重建是指用相机拍摄真实世界的物体、场景，并通过计算机视觉技术进行处理，从而得到物体的三维模型。英文术语：3D Reconstruction。

涉及的主要技术有：多视图立体几何、深度图估计、点云处理、网格重建和优化、纹理贴图、马尔科夫随机场、图割等。

是增强现实（AR）、混合现实（MR）、机器人导航、自动驾驶等领域的核心技术之一。 三维重建结果 / o" e9 }( S7 t( u( ]

全网最详细的代码注释地址：

https://github.com/electech6/openMVS_comments

深度学习三维重建技术框架

3 g* a( M: v, h7 s

传统的重建方法是使用光度一致性等来计算稠密的三维信息。虽然这些方法在理想的Lambertian场景下，精度已经很高。但也有一些常见的局限性，例如 弱纹理，高反光和重复纹理等，使得 重建困难或重建的结果不完整。因此，传统三维重建方法在重建的完整性等方面仍有很大的改进空间。

近年来深度学习在三维重建上取得了很大的成功。基于学习的方法可以引入比如 镜面先验和反射先验等全局语义信息，使匹配更加鲁棒，从而解决传统方法无法克服的难题。因此掌握基于深度学习的三维重建前沿算法非常重要。另外，在这个大数据时代，深度学习已经是大家必须掌握的技能，传统视觉算法已经很难有新的突破，各个领域都在朝深度学习方向研究，近几年各大视觉会议论文都是基于深度学习来实现三维重建，各个大厂招聘也越来越看重深度学习三维重建方法。

( n) I( k0 ?! b$ l3 F! s: ^

C++编程入门到进阶

很多初学SLAM的小伙伴都有个疑问：号称宇宙第一语言的Python，简单好用，包又多，功能又强大，为啥SLAM算法里很少使用呢？

# ^+ h2 L3 a/ W* S6 L

SLAM知识星球嘉宾刘国庆在知乎做了回答

这里再补充几点：

) ] o+ z+ E0 `' w( o5 G4 H

C++具有 极高的性能和运行效率，很多语言都是在C/C++基础上封装的，比如Python。就这一点足以秒杀众多的高级语言。

C++发展了三十多年一直是编程常青树，一直使用，一直在发展，C++岗位需求会 越来越旺盛，只增不减。

/ ?" z2 s3 z' Z; m+ N* f8 G( K

C++能够 操控底层，非常适合 和硬件打交道。

2 a P" L7 c+ x: Y5 L+ ]/ I

很多小伙伴都是机械、自动化、通信等非计算机专业，也没有经历过系统的C++训练，而在具体的项目中，比如SLAM算法框架中，通常的代码并不是我们在书上看到的那样简单直白。很多同学在学习SLAM的过程中感觉C++是一座难以跨越的大山， 学习过程漫长而痛苦，项目开发遇到bug也不会调试，书看完了代码还是不会写，代码一改就错，一错就懵。

相机标定技术框架

1 X3 t8 C. d1 [4 j; i9 L" U

相机标定是指借助专用的标志物（如棋盘格）来估计相机的图像传感器参数（内参、外参）和镜头参数（畸变系数）。

/ P, F$ t3 M( O% p4 |( L

它是一种计算相机二维图像和三维世界相对映射关系的一种方法。标定相机过程涉及相机成像模型、多视图几何、非线性优化等知识。

相机标定是三维视觉的基础。

7 ?% o& p0 f. j3 @) n) B7 A; Q3 F * l' l$ K8 H/ i+ O

毫不夸张的说， 相机标定是一切三维视觉的基础。它广泛应用于 双目视觉、手眼机械臂、机器人定位建图、图像拼接、三维重建等场景。

! L6 ~1 R1 J, J$ u! _; i1 {

全国最大的SLAM开发者社区

SLAM社区：一个人啃SLAM，难受到自闭，硬顶还是放弃？

. I6 y) t( _0 L W$ ~

在我们的SLAM和3D视觉知识星球里，很多刚入门的同学问的最多的问题我总结了一下，主要有：

机械/自动化/数学等非计算机专业能否转SLAM？ 导师不懂，但要我做SLAM方向，怎么入门？ 5 Z# W3 L1 j/ ~ 编程基础差，数学不好，能否学习SLAM？ 7 L7 x1 @: {4 W, D 看完十四讲，下面怎么学习？ 1 t* T# N+ ?0 h; @, ]9 M2 o/ M, k2 a 需要学哪些开源框架？怎么学习呢？ - e p; i' r( R* t0 _# O1 \; S% p: c 编译遇到很多问题，怎么解决？ : f6 E7 R# n; o& t 只有自己一个人学SLAM，没人讨论好痛苦，怎么办？ 想要和小伙伴组队系统的学习，有资源吗？

我们建立了全 国最棒的SLAM和三维视觉交流社区，包括 小白入门图文/视频教程、学习过程疑难点解答、每日最新论文/开源代码/数据集分享、在线学习小组、笔试面试题、实习/校招/社招岗位推荐、星主直播交流等。

0 C' T& T8 F% W0 f! G5 N & s. R7 }% J0 H9 Z' \7 H

2018年创立、 3500+会员、 6100+主题分享、 9500+问答评论、 130+教学视频

/ T6 G8 w$ \! u3 D7 ^, A

教程：图文视频教程、涉及 代码调试/OpenCV/PCL/G2O/Ceres/视觉SLAM十四讲/LVISAM/R3LIVE

资讯：每日论文分享、行业资讯汇总、每周汇总、精华汇总

" M" \) _5 {+ Z' S! S" S5 _

直播：每月至少3次，涵盖学习经验/求职面试/实习历程/行业介绍

& k5 R$ E$ t& Y% D9 Q. u# t

活动：学习小组、行业资源对接、会员激励、有偿招募助教/兼职

求职：内推职位、SLAM面试题、笔试练习

……

! d! B6 T7 L: Z) Y

. d) B. C. I; ?* R/ X; F# v

独家重磅课程官网：cvlife.net

/ A$ z, m& U) h I

1、SLAM社区： 一个人啃SLAM，难受到自闭，硬顶还是放弃？

% j( d. n# N% q1 p4 X6 o* t9 N" U

2、C++实战： 为啥SLAM代码都用C++不用Python？

* w$ D& N9 M7 B) ~3 P6 ?

3、多传感器融合SLAM 激光雷达-视觉-IMU多传感器融合方案！

4、VIO灭霸：VIO天花板ORB-SLAM3第2期上线！（单/双目/RGBD+鱼眼+IMU+多地图+闭环）

5、视觉SLAM基础： 刚看完《视觉SLAM十四讲》，下一步该硬扛哪个SLAM框架 ？

2 @4 a1 e. Q5 T4 S% v$ _& A

6、机器人导航运动规划： 机器人核心技术运动规划：让机器人想去哪就去哪！

2 l$ E4 u! m) g) s

7、详解Cartographer： 谷歌开源的激光SLAM算法Cartographer为什么这么牛X？

! y0 |, }7 N( _

8、深度学习三维重建 总共60讲全部上线！详解深度学习三维重建网络

! _& B( v7 e# {$ u8 E& g

9、三维视觉基础 详解视觉深度估计算法（单/双目/RGB-D+特征匹配+极线矫正+代码实战）

10、 VINS:Mono+Fusion SLAM面试官：看你简历上写精通VINS，麻烦现场手推一下预积分！

11、图像三维重建课程：视觉几何三维重建教程（第2期）：稠密重建，曲面重建，点云融合，纹理贴图

! P3 [/ ~2 E. S d9 Q5 ~

12、系统全面的相机标定课程：单目/鱼眼/双目/阵列 相机标定：原理与实战 返回搜狐，查看更多

责任编辑：

- D# j2 c8 A2 J / Y+ t" Y5 U6 s9 H `- [# f