虚拟现实关键技术 | 浅谈当今的SLAM方案

Answer 1

SLAM是即时定位与地图构建技术，核心在于运动物体根据传感器信息同时定位自身并构建环境地图。其应用广泛，包含机器人、虚拟现实和增强现实等领域。对于AR或VR用户，SLAM主要影响3Dof和6Dof的区别。3Dof依赖陀螺仪和加速度计2个组件，而6Dof则面临技术瓶颈。

实现6Dof需要解决位置追踪问题，现有两种主要方案：外向内追踪（Outside-in Tracking）和内向外追踪（Inside-out Tracking）。

自由度共有6个，分为平移和旋转两种类型。平移自由度包含向前/后、上/下、左/右的移动，而旋转自由度则包括纵摇（Pitch）、横摇（Roll）和垂摇（Yaw）。因此，6个平移自由度加上3个旋转自由度，共形成6个自由度。

在任意自由度中，物体可以沿两个方向自由移动。电梯受限于垂直平移，但可以自由上下移动。摩天轮受限于旋转自由度，只能以一种方式旋转。因此，3个平移自由度加上1个旋转自由度等于3个自由度。

无论多么复杂，刚体的任何可能运动都可以通过这6个自由度的组合进行表达。比如击打网球时，球拍的复杂运动就是平移和旋转的组合。

Outside-in追踪依赖外部设备追踪头部或手部，采用多种技术如磁力追踪、超声波追踪、惯性追踪和激光追踪等。目前，Outside-in提供较高的准确度和较低的运算延迟，但外部设备的限制明显，如无法追踪远离传感器的目标或被遮挡的目标，且使用范围受限。

部署Outside-in需要在房间内设置基站或摄像头，成本较高，但原理简单，效果优异。Outside-in是VR高端设备的必备技术。

Inside-out追踪是一种光学追踪系统，通过头盔上的摄像头自行检测外部环境变化，利用计算机或算法芯片计算空间位置。Inside-out无需外部传感器，不受遮挡问题和监测范围限制，具有更高的自由度和移动性。然而，相比Outside-in，精度可能较低。

综合比较，Outside-in技术在准确性、延迟方面有优势，但成本较高且受限于外部环境。Inside-out技术提供更高的自由度和移动性，但精度可能较低。未来，随着技术的不断发展，Inside-out有望实现更多可能性，成为XR设备进化的关键。