而SLAM本身又是如何運行呢?透過自身的傳感器進行環境跟自身空間的感測。
SLAM的傳感器發展可以從1980年開始,早期是利用聲納方式,透過聲納回傳以了解自身與障礙物之間的距離,後來則發展為雷射方法,並有了2D及3D的類別。
透過2D或3D的激光雷達,可以測量出精確的角度、位置,
且掃描的範圍廣度為270度,數據更新的速率也非常高,但激光雷達價格較為昂貴,安裝時對機器的結構會有所要求。
相較於激光雷達,視覺SLAM傳感器的相機,較為輕便、便宜,可提供豐富的信息,
對特徵的區分度較高,但因為要處理大量的訊息,必須要有很高的計算能力,不過當今硬體設備已可解決這點。
現今流行於SLAM的系統運作方法分為前後端,
前端處理與數據有相關聯的事務,主要工作為實時的位置跟蹤及圖像處理,當IMU的信息進來時,也能一起處理。
而後端則是對前端的輸出結果進行優化,透過濾波理論或者優化理論來得到最優的位置和地圖。
濾波理論的SLAM運作方法如下左圖所示,
每個時刻都會對上每個座標點,而只要新增一個座標點,其他座標點都會進行更新,
當新的座標點不斷加入,這些矩陣規模就越來越大,龐大的資料量,便會導致計算耗時,
我們可以看到下左圖,各個座標之間也會有所關聯,當運行時間越長,座標點越多,資料就會越龐大。
因此便會採用優化計算算法,時刻與座標可以形成一個子集,
就不需要每增加一個座標點而更新數據,所以現在的SLAM系統大都採用優化的計算方法。
可以看到下右圖,地圖位置的點之間並沒有連結線。