佟国峰:3D SLAM高精室内地图构建与室内定位导航

3sNews2016-06-16 11:05:24

摘要: 3D SLAM激光背包测绘机器人在高精室内地图构建与室内定位导航中的应用。

  6月16日,第五届“地理信息开发者大会”(World Geospatial Developers Conference,WGDC)会议第二天,WGDC2016创客分论坛开幕。随地信产业跨界创新化发展,一大批初创企业涌现,他们是地信领域的新生探路者,为行业老玩家带来挑战的同时,也成为了行业迅速发展的内驱力。

  在今日开幕的创客专场中,佟国峰教授做了主题为“3D SLAM激光背包测绘机器人在高精室内地图构建与室内定位导航中的应用”的演讲,以下是演讲实录(尚未经本人核实)。

佟国峰:3D SLAM高精室内地图构建与室内定位导航

  佟国峰:各位朋友大家上午好。非常感谢刚才主持人的介绍。大家可能看了那个演讲嘉宾名册了,原计划今天是我的同事来讲,临时他有事,不能来了,于是昨天我接到这样一个任务,所以今天我就来,亲自来讲,给大家分享一下我们工作成果。

  我叫佟国峰,我是做机器人的。目前室内定位非常火,这个行业也非常有爆发的潜力,我觉得也是很非常正常的,现在很多大公司小公司都在投入资源做这个事情,之前我看了一个研究报告,说现代社会人的活动百分之八九十都是在室内进行的,大多数与我们生活息息相关的需求,确实都是从室内产生,这个基于室内的LBS服务,也就产生了非常大市场。无论是对我们消费者这种2C的用户,还是对一个企业级的2B的用户,包括室内的定位导航,地图的应用,都有非常大的需求,这里我就不再说了,因为刚才看今天演讲名册,后面还有很多嘉宾都在讲室内定位的技术,所以关于它的需求,我这里面就不再累述了。总之这是一个一百亿美元的市场,全球一百亿的规模的室内服务需求,这是一个非常大的产业。我们可以看这个图,直到现在,到2015年的时候,事实上整个市场的规模还不及现在预期达到的规模的十分之一。应该说好的一方面是说明这个市场未来还有非常大的成长空间,有非常大的潜力。另一方面我分析,是不是我们这个行业,也面临一些瓶颈的问题,所以没有发展起来。这里基于这个问题,我就做了一些研究,这里我就从技术层面来跟大家探讨一下,有可能存在哪些方面的问题。

  因为本身我是做机器人的,接触这个行业时间也不是很长,所以我接触到的这个关于室内定位地图数据的时候,我就发现在室外,我们大家知道有百度啊,高德啊,很多这个室外地图应用非常的普及,可以说已经到了一个尽人皆知的状态。我觉得一方面原因可能是因为室外的地图数据来源非常丰富,因为测绘地理产业提供的基础数据,不仅有地形图,二维图,三维图,航拍的影像,很多其它地图基础数据来源,有丰富的数据资源和数据表现形式。这就像一个好厨子要炒出一个好菜的话,必须食材质量要高,种类要丰富一些,之后才能炒出更好的菜,也就是提供更复杂更高质量的服务。所以室外地图的LBS市场非常大,非常成熟,跟室外测绘地理信息行业发展的成熟度直接相关。

  反观我们在室内地图数据这一块,目前现有的数据就非常的单一和缺乏。今天在这里有很多搞定位的同行,可能也在用一些室内地图数据。我知道大多数的室内应用都是在手机上显示一个类似导购图的这样一个东西,示意性给使用者关于位置方向的信息。很多时候这是不专业的。有些地图是从商场里的平面导购图上偷拍出来的,然后进行二次加工得到的。当然也有一些应用可能就把这种二维导购图沿纵向拉伸,实现一个分层浏览,有立体伪三维化的表现形式。

  即使这样,室内数据和室外数据,从数据的来源,从数据的表现力,从数据能提供的信息来看的话,还是有非常大的差距。我觉得这应该是咱们室内定位和室内LBS这个产业没有快速成长,没有向室外应用这么广泛的被接受的一个非常核心的原因。可以想象,如果我们的室内数据,能像室外数据那样,只要室内一打开手机,各种各样的应用查询,各种各样可视化的手段,各种各样深入的地理信息和挖掘,都可以配上的话,我觉得这个室内定位的市场也好,室内其它服务市场也好,就可以非常快的发展起来。所以我觉得室内没有丰富的地理信息数据是室内LBS市场不能快速发展的一个很重要的原因。

  那么另外一个问题,可能是第一个问题产生的原因。那就是室内数据的生产目前效率低下,高精度室内数据的获取成本较高,所以没办法像室外那样获得海量的室内地图数据。实际上在室内地图生产这个环节上面,我们面临很大技术的难点。因为我们知道室外地图都是做大地测绘的人来搞,它这个做这个室外地图的时候,基于的是大地测绘的原理,都基于卫星的定位导航系统,来给出测量点定点的位置解析,所以是有位置参考值的。在室外有GPS,有北斗,有绝对位置参考值,所以各种快速的生产工具就可以工作了。不管是用无人机飞,还是用天上的卫星航拍影像合成,还是用地面的这个激光扫描车移动测绘,由于有绝对的位置信息可以依赖,所以可以非常快速地生产室外的地图数据成果。

  然而在室内的时候,这种情况完全变了。室内没有任何绝对参考位置信息,你在室内做测绘的时候,应该说是无依托无参考的这样一个环境,这种环境下,还想快速地收集大量数据成果的话,原有的在室外用的测绘手段和测绘设备全部失效了,因为你没有GPS信号了。那么如果这个情况下,还想得到高精度室内地图的话,就需要采用非常传统的测绘手段,用钢卷尺或一些固定式的激光全站仪,用非常大的工作量来进行测量,效率就极端地低了。

  当然,我们做室内定位的一些厂家和从业人员,可能就换成一些更简洁更低成本的方式来做,比如说这里面,你可以和业主单位来协商能不能基于你的工程竣工图,稍微修改修改,做出室内的一个示意图。然而,所有的室内环境,都是经过竣工之后二次装修以后的一个布局,所以用竣工图来模拟,应该说还是有非常大误差的。我刚才讲了,还有人拿相机到别人已经做好的楼层导购示意图上拍一张照片,回来以后稍微调整一下这个视角,然后就拿过来做定位的数据地图了。上面这些室内数据获取方法效率倒是高了,但是精度却都非常差,可以说严格意义上那根本就不是测绘地图,而只不过是在技术手段上不能达到要求的情况下没办法将就一下用而已。总体来看,在室内,想向室外环境一样,快速生产地理信息数据,我觉得目前的地理信息行业没有什么好办法。所以我们就针对这个瓶颈问题来做了一些工作,这里面我介绍一下我们的解决方案是什么样的。

  我们解决方案其实很简单,开发了研制了一个3D激光背包式测绘机器人。刚才我讲了我是做机器人的,我是把机器人里面最核心的技术SLAM技术,用到这个行业,在室内无依托的环境下,采用机器人自主建模这样一个技术,来实现在室内地图数据的快速生产这样一个任务。

  任何一个移动的机器人,它一定是自主移动的,如果它是操控的,那就叫遥控车。如果机器人想实现自主移动的话,最核心的任务,就是必须第一要知道我在哪里,周围的环境是什么样子;另外环境这个样子,我必须要根据我与环境之间的关系,计算出我的位置在哪里,这个机器人一定要知道,这就是SLAM技术,一个机器人自主定位和绘制地图的技术。当然这样的问题,对我们搞机器的人来讲不是一个问题,这是个研究了几十年的一个成熟的技术,尤其是在一些现代化的工业环境里面,这是一个很成熟的技术。

  应该说这个SLAM技术,能快速地进行室内建模,优化数据获取,这和我们测绘地理信息行业里要在室内进行测绘,应该是殊途同归,做的事情应该是一样的。SLAM技术里面,如果细分可以分成2D的和3D的,不管2D还是3D,都是通过机器人采取环境特征点,根据特征点反求自身的位置,它们的差别只是技术难度和适用范围的不同。

  这里介绍一下我们的研究成果,这是我们背包式的机器人,上面有两个激光头,一个控制器,有一个电源单元,当然这个操作人员背负它行走时,还可以利用手持的平板电脑实时监控设备的运行状况,对设备进行控制。因为我们通过平板电脑可以看到自己移动的位置,采集覆盖的环境,对自己的工作进展情况有一个宏观的认识。

  整个这套设备是我们自主研发的,也是具有专利和全部知识产权的这样一个产品。目前据我所知,应该是属于国际领先了,我们可能属于世界第二,当然世界第一还没有出现,所以我只能用这个排名激励一下自己。这个你们可以查一下,这个不是一句玩笑话。所以它总的特点是,我没有GPS,没有惯导,完全靠这个激光扫描来构建增量式地图。整个数据采集建模的过程都是基于3D SLAM核心技术。

  因为采用机器人技术,所以自动化程度和工作效率是非常高的,我们每小时可以采集两万平方米的数据。大约什么概念,像这个,咱们今天会议所在的这个国家会议中心,如果做一层移动扫描的话,可能也就用十分钟,走一圈就结束了,整个这个楼,所有室内数据采集也就四十分钟,四层楼,四十分钟,基本上这样一个十万平米左右的室内建筑所有的内部空间,一次性都可以拿到精准数据。这里面最主要的因素,因为我们用3D SLAM技术,所以我们不用做换站,三维数据扫描迭代拼接,所有过程一气呵成。这是机器人的优势和特点。

  这个是演示一段现场数据采集的一个状况,我们工作人员背负这个设备,在地下停车场,完全无依托无参考位置数据的环境里面行走。比如碰到地下有减速坡,手推车可能一下就失效了,我们背负的方式的通过性和机动性就非常好,可以任意通过各种各样的地形,我们还可以背着上下楼。一楼走完可以直接坐这个扶梯直接到二楼,像逛街一样,再找个楼梯,继续上三楼,不用停,没有关系,因为我们是3D SLAM技术。

  我们的激光背包机器人,在室外的环境中也可以应用。这是我们的典型成果,非常大的商场,几万平方米,大家可以看一下,大约是三十五分钟左右采集完成。这里面的黄线是行走的轨迹,这样走,然后这个亮点是设备上面装有全景相机,自动去触发拍照,这个全景球形影像,搞街景的都知道,把这个引到室内来,当然这是一个丰富的地理信息数据集了,不再是平面图了,而是三维立体数据,影像数据,所有数据都集成在一块,和室外没什么区别了。

  今天我们这里面有很多人是做定位的,我们在机器人上面可以加Wi-Fi和地磁传感器。这些传感器加到机器人上面。现在典型采集定位数据的方法,比如说采集Wi-Fi指纹数据,需要手持这个设备走到一个地方停一下,四处看,其实你这个采集定位数据的位置是你不知道的,怎么办呢?拿一个地形图,拿一个示意性的室内地图,看一下,这里有没有墙角,大约看一下自己的位置,其实这种定位的方法已经产生一米以上的误差了。你再拿这个东西再去做定位数据,你想一想,在错误的数据上面叠加定位数据,最后定位结果肯定更不准确了,误差不断叠加,这样一个定位数据生产的框架,整个是错误的。可是基于我们这样的3D SLAM激光背包机器人的信号收集方法,根据精度厘米级的定位数据,叠加传感器数据,再去构建室内定位方案,这完全是一个颠覆性的方法,我建议我们做室内定位的同行可以考虑这样的方法,而不是用简单、粗略的这个位置和地图数据。

  这页快速过吧。这个可不是一个固定点拼接出来的,这是移动中反向解算解出来的。这是室外的,一百亩的,机器人在上面走一圈,然后就拿出这个结构图来。这也是北京建筑大学校园,做这样一个八字形的环绕行走,也就十几分钟时间,就可以获得一百亩的土地上所有的地面全要素特征。所以用这样的方法,可以非常快的做出高清的地图数据,并且它是全要素的,比起一般的平面图看起来,就表达比较多。这时做定位导航的应用,它数据支撑就大不一样了。这里,因为我们把光学系统和激光系统做了一个严格的标定,所以在这样的系统下面,我们得到的影像数据,是可以在上面做AR的。可以在里面虚拟标注的,做这个导购,所有的室内建设都可以在这个里面做AR。大家可能知道全景影像,如果没有这个光学透视关系的话,只能是单点数据转圈浏览看一看。如果这里面有虚拟标签的话,到另外一个全景影像了转圈看一看的话,原来这个虚拟标签就不能符合透视关系,这是不能做室内的虚拟现实和增强现实的。而我们采集过来的具有高精度位姿匹配的全景影像数据就可以做。

  我总结一下,我们核心就是3D SLAM激光背包式机器人,它采集各种丰富的传感器数据,快速地生产和室外一样的高精度地图数据。这对我们所有的室内应用,都会有非常强大的支撑,我认为这可能就是未来的趋势。

  因为时间的关系,这里非常快地谈几点感想。

  第一个感想是我认为没有测绘级的高清室内地图,那么我们是很难把室内定位导航这个应用做大,可以想象如果我们有像室外一样丰富的数据,我觉得完全可以对等地做起来的一个室内产业,并迅速可以把这个产业做大。第二个这个室内数据怎么获取,必须是高效、高精度、低成本地去获取,如果向传统测绘方法的话,还是做不出来,因为太慢了,全国的室内数据可能一辈子时间都做不来。第三个是我们认为我们现在做出来的3D SLAM激光背包式的机器人,便捷的,高精度的这样一个机器人,它刚好能解决现在我们产业在室内定位以及其它室内LBS应用里面临的这样一个难题。所以正是因为这个问题可以解决,我觉得我们这个室内LBS这个产业,未来应该是有一个非常大的发展,应该说我们肯定能迎来下一轮风口。所以我们也会为此努力,大家共同为这件事情努力。好了,谢谢大家,占用大家时间了。

[责任编辑:唐思佳]
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