九游體育即時(shí)定位與地圖構(gòu)建（Simultaneous Localization and Ming，SLAM）是實(shí)現(xiàn)具身智能實(shí)現(xiàn)物理環(huán)境自主性的?必要條件。針對(duì)SLAM在地圖構(gòu)建過(guò)程中隨著環(huán)境規(guī)模擴(kuò)大，計(jì)算與存儲(chǔ)開(kāi)銷(xiāo)呈二次增長(zhǎng)的問(wèn)題，狗熊機(jī)器人提出點(diǎn)稀疏化（PointSparsification）圖優(yōu)化方法的技術(shù)原理與應(yīng)用機(jī)制。在狗熊無(wú)人車(chē)的實(shí)裝驗(yàn)證表明，該方法通過(guò)在里程計(jì)與后端優(yōu)化環(huán)節(jié)進(jìn)行特征點(diǎn)與關(guān)鍵幀的智能篩選，能夠在保證建圖精度的前提下有效縮減優(yōu)化問(wèn)題規(guī)模，大幅提升計(jì)算效率與響應(yīng)速度，為上層決策預(yù)留更充裕的時(shí)空窗口，增強(qiáng)系統(tǒng)整體魯棒性與實(shí)用性。

　　SLAM是具身智能在未知物理環(huán)境中實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航、環(huán)境感知與交互決策的核心支撐技術(shù)。其核心功能在于使具身智能在無(wú)預(yù)設(shè)地圖的條件下，通過(guò)傳感器實(shí)時(shí)感知環(huán)境并構(gòu)建地圖，同時(shí)確定自身位姿。然而，SLAM系統(tǒng)的建圖過(guò)程伴隨著大量傳感器數(shù)據(jù)的處理、位姿計(jì)算與地圖存儲(chǔ)，對(duì)硬件計(jì)算資源與存儲(chǔ)資源提出了極高要求。

　　在商業(yè)化應(yīng)用場(chǎng)景中，基于特征點(diǎn)法的SLAM系統(tǒng)因效率優(yōu)勢(shì)被廣泛應(yīng)用，但其計(jì)算復(fù)雜度與內(nèi)存需求隨地圖規(guī)模呈二次增長(zhǎng)。單純依賴硬件算力提升不僅成本高昂，且存在物理與時(shí)間瓶頸。

　　為此，狗熊機(jī)器人提出Point Sparsification圖優(yōu)化方法，從減少系統(tǒng)數(shù)據(jù)規(guī)模入手，在保證建圖位姿精度的前提下，通過(guò)智能化的特征點(diǎn)與關(guān)鍵幀篩選機(jī)制降低資源消耗。目前該方案已實(shí)裝到狗熊機(jī)器人的具身智能產(chǎn)品——無(wú)人駕駛觀光車(chē)上有一段時(shí)間，得到長(zhǎng)時(shí)間的實(shí)踐驗(yàn)證。

　　SLAM技術(shù)可定義為：將具身智能置于未知環(huán)境的未知位置時(shí)，使其能夠通過(guò)傳感器實(shí)時(shí)感知環(huán)境信息，同步完成自身位姿估計(jì)與環(huán)境地圖構(gòu)建的技術(shù)體系。該技術(shù)是具身智能實(shí)現(xiàn)環(huán)境交互與自主決策的基礎(chǔ)，其性能直接影響具身智能的自主性水平。

　　SLAM系統(tǒng)的核心流程可分為五個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，各環(huán)節(jié)協(xié)同工作實(shí)現(xiàn)定位與建圖的同步進(jìn)行：

　　傳感器信息讀?。褐饕瓿杉す饫走_(dá)、雙目深度相機(jī)、組合導(dǎo)航系統(tǒng)等傳感器數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理，為后續(xù)位姿估計(jì)與地圖構(gòu)建提供原始數(shù)據(jù)支撐。預(yù)處理過(guò)程包括數(shù)據(jù)降噪、格式轉(zhuǎn)換等，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。

　　里程計(jì)（Odomety）：又稱為前端，通過(guò)連續(xù)分析相鄰時(shí)刻的傳感器數(shù)據(jù)（如連續(xù)兩幀圖像的特征匹配、連續(xù)兩幀激光點(diǎn)云的匹配、IMU積分等）計(jì)算具身智能在短時(shí)間內(nèi)的相對(duì)運(yùn)動(dòng)。該環(huán)節(jié)是位姿估計(jì)的基礎(chǔ)，其精度直接影響后續(xù)優(yōu)化效果。

　　后端優(yōu)化（Optimization）：對(duì)不同時(shí)刻里程計(jì)測(cè)量的位姿和地圖點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化，消除累積誤差，得到全局一致的軌跡和地圖。該環(huán)節(jié)通過(guò)數(shù)學(xué)優(yōu)化方法提升位姿與地圖的一致性，是保證SLAM系統(tǒng)精度的關(guān)鍵。

　　回環(huán)檢測(cè)（Loop Closing）：判斷具身智能是否回到之前訪問(wèn)過(guò)的位置，通過(guò)回環(huán)約束消除長(zhǎng)期漂移導(dǎo)致的累積誤差，進(jìn)一步提升地圖的全局一致性。

　　建圖（Ming）：根據(jù)優(yōu)化后的具身智能軌跡和傳感器觀測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建環(huán)境的三維模型，為具身智能的導(dǎo)航與決策提供環(huán)境信息。

　　Point Sparsification方法主要通過(guò)智能篩選機(jī)制，在SLAM系統(tǒng)的里程計(jì)和后端優(yōu)化環(huán)節(jié)選擇性保留關(guān)鍵特征點(diǎn)與關(guān)鍵幀，剔除冗余信息。該方法并非簡(jiǎn)單刪除數(shù)據(jù)，而是基于特征點(diǎn)的重要性、空間分布及對(duì)定位精度的影響進(jìn)行篩選，在保留有效信息的基礎(chǔ)下，最大化地精簡(jiǎn)數(shù)據(jù)量。

　　里程計(jì)的基本原理是通過(guò)連續(xù)幀之間的特征點(diǎn)匹配來(lái)估計(jì)具身智能的運(yùn)動(dòng)。一般利用RANSAC算法去除大噪聲，然后進(jìn)行匹配，得到一個(gè)位姿信息，同時(shí)可以利用IMU提供的姿態(tài)信息進(jìn)行濾波融合。里程計(jì)優(yōu)化關(guān)鍵內(nèi)容如下：

　　特征檢測(cè)與篩選：使用SIFT、SURF等算法檢測(cè)特征點(diǎn)后，基于特征點(diǎn)的穩(wěn)定性、獨(dú)特性等指標(biāo)進(jìn)行篩選，保留關(guān)鍵特征點(diǎn)。

　　特征匹配與運(yùn)動(dòng)估計(jì)：基于篩選后的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，計(jì)算相機(jī)運(yùn)動(dòng)（旋轉(zhuǎn)和平移）。同時(shí)，利用IMU提供的姿態(tài)信息進(jìn)行濾波融合，為后端優(yōu)化提供更可靠的位姿信息。

　　后端優(yōu)化以關(guān)鍵幀（keyframe）為基礎(chǔ)，先完成位姿圖的初始化（包含節(jié)點(diǎn)與邊的構(gòu)建，其中節(jié)點(diǎn)代表具身智能姿態(tài)或地圖點(diǎn)，邊代表觀測(cè)約束）。其優(yōu)化核心在于最小化重投影誤差（Reprojection Error）——即實(shí)測(cè)特征點(diǎn)位置與依據(jù)當(dāng)前估計(jì)軌跡及地圖投影所得位置之間的偏差，通常采用非線性最小二乘法進(jìn)行迭代求解以獲取最優(yōu)解。

　　在優(yōu)化過(guò)程中，系統(tǒng)會(huì)持續(xù)更新節(jié)點(diǎn)參數(shù)（包括相機(jī)位姿與地圖點(diǎn)位置），直至滿足收斂條件或達(dá)到迭代次數(shù)上限，最終得到全局最優(yōu)或局部最優(yōu)解。盡管后端優(yōu)化涉及大量變量與約束條件，計(jì)算成本較高，但能顯著提升SLAM系統(tǒng)的精度與魯棒性。

　　其一，針對(duì)基于圖優(yōu)化的快速位姿優(yōu)化方法展開(kāi)研究?；谛畔⒄摲椒白钚』瘑?wèn)題增量版本，在不影響軌跡估計(jì)精度的前提下，高效精簡(jiǎn)地標(biāo)與姿態(tài)數(shù)量；明確節(jié)點(diǎn)選擇問(wèn)題與結(jié)果稀疏化代價(jià)之間的關(guān)聯(lián)；通過(guò)邊緣化舊節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)稀疏化，同時(shí)完整保留剩余節(jié)點(diǎn)信息，并構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化最小化問(wèn)題以維持圖組合的稀疏性；提出啟發(fā)式方法，通過(guò)消除復(fù)雜性度量填補(bǔ)圖結(jié)構(gòu)與計(jì)算過(guò)程間的分析缺口，降低批量及增量?jī)?yōu)化的計(jì)算量；設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)變量重排序方法，為快速增量Cholesky分解在增量更新與批量更新的選擇上提供依據(jù)，減少逆排列相關(guān)工作量，為增量SLAM算法節(jié)省計(jì)算資源；采用固定滯后方法對(duì)SLAM問(wèn)題中的變量進(jìn)行邊緣化，避免圖稀疏化過(guò)程中的有效信息損失；通過(guò)因子下降法及非循環(huán)因子下降法減少KLD（Kullback-LeiblerDivergence）迭代優(yōu)化步驟，提升SLAM的精度與速度。

　　其二，圍繞SLAM圖幾何縮減展開(kāi)研究，以最小信息損失為目標(biāo)完成特征、點(diǎn)及幀的抽取。提出自適應(yīng)非最大抑制（ANMS）方法，可對(duì)圖像關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行快速均勻重分割，該算法通過(guò)平方逼近搜索范圍抑制無(wú)關(guān)點(diǎn)，降低計(jì)算復(fù)雜度，且依據(jù)圖像維度初始化搜索范圍，加快收斂速度；設(shè)計(jì)通過(guò)SLAM系統(tǒng)跟蹤，利用連續(xù)幀時(shí)間相關(guān)性及加權(quán)特征，結(jié)合多幀引用提取有效特征的策略；借助SDC（suppressionviadiskcovering）算法高效篩選空間分布合理的關(guān)鍵點(diǎn)集，該算法基于逼近最近鄰及貪婪策略對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)。

　　Point Sparsification不僅解決了SLAM系統(tǒng)隨規(guī)模擴(kuò)展的瓶頸問(wèn)題，更通過(guò)提升系統(tǒng)響應(yīng)速度與資源效率，為上層智能決策奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，是推動(dòng)實(shí)現(xiàn)高性能自主導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)方向，有助于狗熊機(jī)器人具身智能在降低成本、提升性能和拓展應(yīng)用場(chǎng)景等方面實(shí)現(xiàn)技術(shù)優(yōu)勢(shì)。