SLAM从入门到精通（安全避障）_slam算法环境构建可以看作是安全领域的问题吗

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        在工业生产中，安全是底线。没有安全性的技术，一般也不会在工业生产中进行部署、使用。对于slam来说，同样也是这个道理。我们知道，slam本身依赖于传感器、依赖于算法、依赖于标定、也依赖于电机和机械部分，哪一部分出了问题，机器人都不会正常地工作。所以，对于机器人来说，在运动的过程中，如何安全稳定地去运行、及时检测和发现障碍物，这就显得非常重要了。

        避障，顾名思义，就是避开障碍物。这些障碍物，有的可能是其他机器人，有的可能是人，当然有的也有可能是slam失败后偏移路线遇到的路边障碍物。总之，不管是哪一种情况，一旦我们发现了障碍物，就有必要让机器人立刻停止工作，避免进一步伤害或者损失。

        目前避障检测的方法很多，主要有单线雷达、camera、多线雷达、深度相机、光电这么几种方式。光电简单，只是检测范围小；camera最便宜，但是算力要求最高；而多线雷达最贵，可算力要求比较低，这就是矛盾的地方。

1、单线雷达

        单线雷达和我们slam用的导航雷达差不多，但是精度没那么高，距离也没有那么远。我们一般用它做一个横截面的扫描。通常厂家也会给出对应的上位机软件，帮助用户自己进行区域标定和划分。当然用户也可以在拿到点云数据后，自己编写算法进行设计，这也是可以的。如果是自己设计算法，也有很多的优点，比如避免了过度依赖于某一家的雷达产品，以及方便地做一些个性化的功能设置。

2、摄像头

        和单线雷达相比较，摄像头视场角更大，信息也更丰富。加上现在ai技术加持，我们可以通过算法，识别出很多的物体，不仅仅是障碍物本身。但是摄像头也有自己的问题，第一，就是对光线要求比较严格，这是摄像头的通病；第二，就是摄像头需要匹配一定算力的开发板。所以，对于摄像头来说，它的成本不仅仅是传感器本身，还需要加上对应的算力开发板，而单线雷达在算力方面则简单的多。

3、多线雷达

        从前多线雷达非常贵，动不动几万、十几万，一般根本不会考虑拿来做避障使用。但是现在由于自动驾驶的发展、国产雷达的兴起，目前多线雷达已经进入到商品化应用的阶段。其价格也由之前的数万元，降到了数千元不等。和单线雷达相比较，多线雷达可以看到的区域更大、也更广。一般来说，对于多线雷达，我们都会把它放在机器人的顶部做一个全局扫描和检测。而机器人的底部，则可以用单线雷达或者光电做一个补充，这也是不错的一个办法。

bool check_obstacle(double* pos, int point_num, int threshold, double x_min, double x_max, \
						double y_min, double y_max, double z_min, double z_max)
{
	int i = 0;
	int total = 0;
	
	for(i = 0; i < (point_num*3); i += 3)
	{
		if(*(pos+i+0) < x_min || *(pos+i+0) > x_max)
		{
			continue;
		}
		
		if(*(pos+i+1) < y_min || *(pos+i+1) > y_max)
		{
			continue;
		}
		
		if(*(pos+i+2) < z_min || *(pos+i+2) > z_max)
		{
			continue;
		}
		
		total += 1;
	}
	
	return (total >= threshold) ? true : false;	
}						

4、深度相机

        深度相机，顾名思义，就是带有深度信息的相机。通常，它的分辨率没有纯摄像头高，精度也不及多线雷达，但是它胜在短距离检测的准确性上。这对于特定的场景来说，还是非常有竞争力的。换句话说，如果机器人本身运行速度不快，那么安全检测的范围其实只需要数米即可，这时深度相机就可以派上用场了。

5、光电

        光电是最简单的一种检测方法，传统的非标项目都是用光电进行物体检测的。对于固定位置的物体检测，这种方法还是很合适的，但是对于运动的机器人来说，检测能力就显得稍微弱了一点。不过，实际生产中，它一般会和其他传感器进行高低搭配，特别用它来检测固定位置的障碍物，这也是非常不错的一个选择。

6、总结

        实际机器人部署的时候，对于障碍物的检测，通常并不是只选择一种传感器，很多时候都是搭配着选择的。比如说，同时选择单线雷达和光电，又或者选择多线雷达和深度相机，这都是有可能的。所以，在真正部署的时候，一定要灵活使用，千万不要教条和死板，在控制好成本的同时，通过合理搭配解决现场问题才是最重要的。