基于深度学习的视觉 SLAM 综述

引言（Introduction）

同时定位与地图构建（SLAM）是机器人搭载视觉、激光、里程计等传感器，对未知环境构建地图的同时实现自定位的过程，在机器人自主导航任务中起着关键作用 [1-4]．当前 SLAM 问题的研究手段主要是通过在机器人本体上安装多类型传感器来估计机器人本体运动信息和未知环境的特征信息，利用信息融合实现对机器人位姿的精确估计以及场景的空间建模．尽管 SLAM 采用的传感器有激光和视觉等多种类型，但其处理过程一般包含 2 个部分 [5] （如图 1 所示）：前端帧间估计和后端优化．前端帧间估计解决的是机器人在获取前后 2 帧传感器信息的时间间隔内的运动估计，而后端优化解决的是机器人检测到路径闭环后对历史轨迹的优化问题 [6]．考虑到里程计等传感器信息积累的误差，后端优化就变得尤为重要，其关键是正确的检测闭环．相对于激光传感器单一的空间结构感知信息，视觉传感器凭借其丰富的色彩和纹理等感知信息在提高帧间估计精度和闭环检测正确率方面有着巨大的优势和潜力[7,8]．

视觉 SLAM（visual SLAM）是以图像作为主要环境感知信息源的 SLAM 系统，可应用于无人驾驶、增强现实等应用领域，是近年来的热门研究方向．典型视觉 SLAM 算法以估计摄像机位姿为主要目标，通过多视几何理论来重构 3D 地图．为提高数据处理速度，部分视觉 SLAM 算法首先提取稀疏的图像特征，通过特征点之间的匹配实现帧间估计和闭环检测，如基于 SIFT（scale invariant feature transform）特征的视觉 SLAM [13] 和基于 ORB（oriented FAST and rotated BRIEF）特征的视觉 SLAM [14]．SIFT 和 ORB 特征凭借其较好的鲁棒性和较优的区分能力以及快速的处理速度，在视觉 SLAM 领域受到广泛应用．但是，人工设计的稀疏图像特征当前有很多局限性，一方面如何设计

通过前述分析，深度学习与 SLAM 的结合主要体现在 3 个方面，

即基于深度学习的1.帧间估计、

2.闭环检测和

3.语义地图生成．因此，本文首先综述了深度学习与帧间估计的结合，主要涉及基于光流图像的深度学习帧间估计．其次，综述了深度学习与闭环检测的结合，主要涉及深度学习特征提取以及位置识别．最后，综述了深度学习与语义地图生成的结合，主要涉及利用深度学习对静态场景和动态场景进行语义分割．基于这三个方面的详尽调研，本文将深度学习 SLAM 算法和传统 SLAM 算法进行了深入对比，分析了当前算法尚存的问题与不足，并指出了未来的发展趋势和方向．

2 深度学习与帧间估计（Deep learning and inter-frame motion estimation）帧间估计也称为视觉里程计（visual odometry），是通过分析关联摄像机图像之间的多视几何关系确定机器人位姿与朝向的过程，可作为视觉 SLAM 的前端

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