汽车自动驾驶中SLAM的应用

— 艾恩技术课堂 —

在讨论自动驾驶技术时，SLAM 是一个常被提及的核心概念。其全称为“同时定位与建图”，指的是移动设备能够在未知环境中，实时构建周围地图并同步确定自身位置的过程。这类似于一个人一边探索陌生区域，一边绘制地图并随时标注自己所处的方位。

在自动驾驶领域，SLAM是实现高阶自主驾驶的基石。当一辆自动泊车功能的车辆进入一个全新的地下车库时，既无卫星信号，也没有高精地图的辅助。此时，SLAM系统能够利用车辆自身的传感器，感知周围环境的变化，并在此基础上，动态生成车库的内部地图，一边实时计算出车辆在该地图中的精确坐标与航向，从而实现车辆的定位和环境的感知。

除此之外，SLAM技术与高精地图加持具有双重保障。在车辆自动行进时，当预设高精度地图与实际路况出现不一致时，SLAM也能提供在线修正功能，减少因完全依赖离线地图可能引发的安全风险。

实际上，在不同的驾驶场景，SLAM技术的要求也存在显著的差异。例如，在低速的城市道路或封闭园区内，基于视觉或激光的SLAM方案能够生成高精度的局部地图，有效帮助车辆识别车道线、静态障碍物等结构；而在高速行驶场景下，SLAM技术则常与惯性导航系统结合，发挥短时且高频的位置补偿，以此增强整个定位系统的连续性和抗干扰能力。

当前主流的SLAM技术，主要依据其核心传感器和算法原理，可归纳为四类：视觉SLAM、激光雷达SLAM、组合导航SLAM和多传感器融合SLAM。前三类围绕单一传感器展开，算法在于克服该传感器的固有短板；而多传感器融合SLAM则采取“取长补短”的策略，通过综合处理不同来源的感知信息，以达成更为稳定和精确的定位建图效果。

这几种实现路径在技术特性上各有侧重：

SLAM是自动驾驶汽车感知环境、精准定位的核心支撑，但在真实应用中面临多重关键挑战。其中动态环境干扰是最普遍的难题，城市道路中的行人、车辆等动态目标会导致系统异常，引发定位漂移和地图污染，且动态目标存在不确定性，进一步增加了过滤的难度。

雨雪、大雾等恶劣天气会严重干扰激光雷达点云信号与摄像头图像质量，导致有效特征提取困难；隧道、城市峡谷等场景纹理单一、信号屏蔽或高楼反射干扰，易引发定位迷失，直接影响行驶安全。高阶自动驾驶需厘米级定位精度，但提升精度意味着复杂的算法计算，从而导致计算时间的延长，而车载嵌入式平台的算力限制更加剧了这一矛盾，难以兼顾性能需求。

此外，高精地图的更新滞后性也是SLAM面临的挑战。道路施工、交通标志变更等因素无法及时同步至地图，导致路径规划失误；且传感器精度易受车辆振动、温度变化影响，让SLAM的应用困难重重。这些难题共同构成了SLAM技术向高阶自动驾驶规模化落地的重要障碍。

基于SLAM的应用，艾恩科技已研发出完善的智能网联设备，产品搭载多种传感器，例如智能网联教学及开发平台、多传感器融合实验平台、车路云一体化实验平台等设备，为高校教学及企业培训提供参考。