1.SLAM技术分类

根据移动机器人搭载的传感器不同，可以将SLAM分为激光SLAM和视觉SLAM，为了更好地适应环境，目前还出现了多传感器融合的SLAM。

(1)激光SLAM

激光SLAM搭载的是2D或3D激光雷达，根据所处的不同环境特点来选择适合的激光雷达。考虑到部分室内环境相对简单和对移动机器人的功能要求较低，移动机器人可选择2D激光雷达;而当室内环境因素多变且更为复杂时，移动机器人多采用3D激光雷达来动态扫描三维空间。

(2)视觉SLAM

视觉SLAM依靠相机来进行移动机器人的自身定位，其计算量相对于激光SLAM较大。按照相机工作方式的不同，分为单目相机、双目相机和深度相机3类，它们有各自的特点。

(3)多传感器融合的SLAM

针对室内环境下单一传感器的局限性问题，多传感器融合的SLAM技术方案有了一定的研究进展。除了激光雷达、相机外，另一种硬件设备———惯性测量单元(Inertial　Mea-surement　Unit，IMU)作为SLAM的辅助传感器，可以对角速度和加速度进行测量，在移动机器人运动过快时解决漂移问题。其与视觉SLAM系统的融合将会与相机优势互补，既能应对慢速移动时丰富的信息采集，又能解决快速移动时的轨迹漂移问题。

2.激光SLAM与视觉SLAM比较分析

一直以来，业内对激光SLAM与视觉SLAM到底谁更胜一筹，谁是未来主流趋势都有自己的看法。下面从以下几个角度进行简单对比：

(1)地图精度

两者相较，激光SLAM构建的地图精度高，不存在累计误差，且能直接用于定位导航。当然，激光SLAM也有一定的局限性。比如在又长又直、两侧是墙壁的长廊或是动态变化大的环境中，单纯依靠激光SLAM容易发生定位丢失的情况。

(2)技术发展

早在2005年的时候，激光SLAM就已经被研究的比较透彻，框架也已初步确定，激光SLAM是目前最稳定、最主流的定位导航方法;视觉SLAM目前尚处于进一步研发和应用场景拓展、产品逐渐落地阶段。

(3)使用环境

激光SLAM主要应用于室内;视觉SLAM在室内外均能开展工作，但是对光的依赖度高，在暗处或者一些无纹理区域无法进行工作。

以上梳理了SLAM技术分类及常见的SLAM技术比较，希望对你有所帮助，如果你想了解更多相关内容，敬请关注三个皮匠报告的行业知识栏目。

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