SLAM技术概述与核心原理 - SLAM（同时定位与建图）技术是赋予自动驾驶系统在未知或信号受限环境中实现自主导航的关键 其通过实时构建环境地图并同步确定自身位置 解决了“先有地图还是先有定位”的经典悖论 [1][8] - 该技术包含两个相互依赖的核心任务：定位（推断自身位置和姿态）与建图（构建环境的几何或语义表示） 两者形成闭环 精准定位需要准确地图 高质量建图又依赖于精确的定位 [1][9] - 主要技术路径包括基于滤波的方法和基于图优化的方法 基于滤波的方法（如卡尔曼滤波）计算效率高 适合实时性要求严格的场景 而基于图优化的方法计算量较大但通常能获得更高的精度 [2][9] 多传感器融合策略 - SLAM系统性能高度依赖传感器配置 现代自动驾驶系统通常采用多传感器融合策略 结合视觉传感器、激光雷达、惯性测量单元和全球定位系统等不同模态的数据 [3][10] - 视觉传感器成本较低且能提供丰富纹理信息 但基于视觉的SLAM在光照变化剧烈或纹理缺失环境中容易失效 激光雷达能获取高精度距离信息且不受光照影响 但成本较高且在雨雾天气性能下降 [3][10] - 多传感器融合通过互补优缺点显著提升系统鲁棒性和精度 例如 视觉惯性里程计可在视觉跟踪失败时保持短时位姿估计 加入GPS信息则可帮助校正累积误差 防止尺度漂移 [3][10] 实际应用场景与技术要求 - 在高速公路场景中 SLAM系统面临高速运动带来的运动模糊和更大观测范围需求 激光雷达与雷达传感器的组合能提供稳定可靠的环境感知能力 [4][11] - 在城市道路复杂环境中 SLAM系统需应对动态物体、频繁遮挡及复杂交通规则 多传感器融合和语义SLAM技术通过识别跟踪动态物体及融入语义信息（如道路标志、车道线）来提升场景理解能力 [4][11] - 在停车场等低速封闭场景中 GPS信号通常较弱或缺失 SLAM技术成为车辆导航的唯一依靠 此类场景对定位精度要求极高（通常需要达到厘米级） 但运动速度较慢允许使用更复杂算法和更高精度建图 [5][11] 技术挑战与未来发展方向 - SLAM技术仍面临动态环境中物体运动导致错误数据关联和地图污染、传感器在不同天气条件下性能变化影响可靠性 以及计算资源限制要求算法在精度和效率间平衡等挑战 [5][11] - 随着人工智能发展 语义SLAM成为研究热点 其尝试理解环境中物体的语义类别和功能 构建更具智能化的环境表示 让系统不仅知道“在哪里”还能理解“周围是什么” [6][12] - 深度学习方法被引入SLAM系统 如端到端的视觉里程计、基于学习的特征提取和匹配以及深度估计网络 这些方法能减少对手工设计特征的依赖 提升系统在复杂环境中的泛化能力 [6][12] - 协同SLAM成为新的研究方向 随着5G通信和边缘计算技术发展 多车之间的地图共享和定位协作能够极大扩展单车的感知范围 形成“车群智能” 这可能是实现全自动驾驶的重要路径 [7][13]