第37章 低成本SLAM算法優化

【期待今天掃出個三維立體地圖！】【“熱心網友”：主播今晚是否會展示實時建圖功能？對數據融合算法非常感興趣。（禮貌詢問）】【“熱心網友”準時打卡！】林墨一臉“嚴肅”地拿起那把經過“優化”的掃帚：“家人們晚上好！歡迎回到《墨哥實驗室》！經過昨天一夜的緊急調試和算法優化...”他拍了拍掃帚杆上那個新加的白色小盒子：“我對我的‘超智能導航清潔係統’進行了一次固件升級！今天，我們將進行實地測試，目標就是——實時掃地建圖！”他連接好電腦，那個簡陋無比的顯示程序界麵被投屏到直播畫麵的一角。【這界麵...是我瞎了嗎？還是用記事本畫的？】【這UI設計，充滿了後現代主義的極簡風格...】《論審美與技術的負相關》【實時？這幀率怕不是實時到明年？】【主播是懂節目效果的！】林墨無視了彈幕的吐槽，深吸一口氣，開始揮舞掃帚。“大家看好！我現在開始清掃A區域，也就是我的工作台下方！”他像昨天一樣，動作略顯笨拙地揮動掃帚。電腦屏幕上，那個像素點開始緩慢移動，畫出一條顫抖的、時斷時續的軌跡線。“注意看軌跡！雖然有點抖動，但大方向是對的！”林墨強行解說，“這是因為我的算法還在學習適應環境，並且我使用了超低功耗模式，犧牲了一定的刷新率換取更長的續航！”他“不小心”用掃帚杆撞了一下工作台的鐵質桌腿。“咚”的一聲輕響。幾乎同時，電腦屏幕上，在軌跡線旁邊，出現了一個小小的、閃爍的紅色方塊標記。“看！障礙物標記！係統成功識別並記錄了桌腿的位置！”林墨語氣“激動”，“雖然定位可能有點偏移，但證明了避障和地圖標記功能是有效的！”他繼續清掃，軌跡線在屏幕上緩慢地延伸，逐漸勾勒出工作台下方大致的方形輪廓。過程中軌跡經常跳變、扭曲，甚至偶爾卡住不動，完美詮釋了什麼叫“乞丐版”性能。彈幕已經笑瘋了：【哈哈哈這地圖畫得跟我三歲侄子差不多！】《這精度，厘米級？分米級都懸吧！》【主播別解釋了，我們都懂，特效經費有限！】【這延遲，我奶奶都比你反應快！】【但是...它居然真的在動？還真的標出了桌腿？】【樓上的，這叫基本演職員素養，配合演出！】【“熱心網友”：軌跡噪聲主要來源於MEMS器件的溫漂和隨機遊走，主播似乎嘗試用了一種基於運動模型的預測濾波進行補償，但參數似乎...非常激進？（思考）】林墨看到“熱心網友”的彈幕，眼睛一亮，立刻接話：“這位兄弟說到點子上了！溫漂和隨機遊走確實是難點！我的解決方案比較粗暴，就是通過大量實測數據，硬算出一個經驗補償值！”他一邊說著，一邊“很自然”地側過身，用手指點了點身後白板上那一串之前寫下的、與卡爾曼濾波Q、R矩陣調參相關的公式和數值。“比如這裡，這個係數，就是我跟據我這把掃帚的特定硬件，調試了無數次才得出的最優值...當然啦，每把掃帚都不一樣，我這個僅供參考，大家千萬別直接套用啊！”他的手指恰好點在幾個關鍵參數上，鏡頭清晰地捕捉到了這一幕。“辦公室”內，analysts們幾乎要撲到屏幕上。“記錄！記錄下他指的那個係數！和剛才‘熱心網友’提到的溫漂補償對應上了！”“他的軌跡雖然噪聲大，但你們發現沒有，沒有出現嚴重的發散現象！說明他的狀態估計器即使在如此惡劣的條件下依然保持了相當的穩定性！”“還有那個障礙物標記！雖然偏移，但出現的位置和實際碰撞點有很強的相關性！他的數據關聯算法肯定做了極致的簡化，但有效！”直播繼續，林墨開始清掃更複雜的區域，比如堆放著幾個紙箱的角落。“現在我們挑戰一下複雜環境！這裡有幾個箱子，看係統能不能識別出多個障礙物並大致勾勒出邊界！”他揮舞掃帚的動作幅度更大了，時不時“無意”地用掃帚杆上的碳納米管網狀結構去輕輕刮擦紙箱的表麵和邊緣；那個低像素攝像頭也對準地麵和箱體進行掃描。電腦屏幕上的軌跡變得更加混亂，障礙物標記時不時冒出來，位置飄忽不定。但在某一瞬間，當林墨以一個特定角度掃過兩個紙箱的夾縫時，屏幕上的軌跡突然變得相對平滑了一些，並且連續出現了幾個障礙點，大致勾勒出了兩個相鄰的矩形輪廓，雖然形狀歪歪扭扭，但確實能看出是兩個分開的物體。“哇！看到了嗎！雖然很粗糙，但它大概畫出了兩個箱子！”林墨適時地大聲驚呼，仿佛他自己也很意外，“這說明在多目標環境下，係統的基本分辨能力還是有的！當然，想要精確輪廓，還得上更貴的傳感器…”彈幕還在歡樂玩梗，但少數較真的觀眾和“辦公室”的專家們卻看出了門道。【等等…剛才那一下，好像突然變準了一點？】《錯覺吧？肯定是主播手動PS了畫麵！》【“熱心網友”：並非錯覺。主播剛才的清掃路徑恰好經過了一個特征豐富的區域，視覺信息輔助修正了純慣性導航的累積誤差。他使用的應該是基於特征的緊耦合方案，但特征提取器極其簡化…（讚歎）】【“熱心網友”說人話！】【翻譯：瞎貓碰上死耗子，但瞎貓的找耗子方法很牛逼！】林墨看到彈幕，心裡暗笑，臉上卻一副“原來如此”的表情：“哦！緊耦合！這位兄弟懂的真多！不過我這就是瞎搞的，沒想到還蒙對了一次！”他繼續直播，又“演示”了如何清掃門檻、如何繞過電線等場景，過程中不斷“抱怨”著各種技術難題：“唉，電量低了之後數據飄得更厲害了…得加電壓補償…”“這個地方光線太暗，攝像頭快成瞎子了…要是能有個主動光源就好了，不過那樣功耗就上去了…”“剛才那個算法處理不過來卡了一下…看來得優化一下線程優先級…”他的每一句“抱怨”，都精準地點出了低成本SLAM在實際應用中會遇到的核心問題，而他的每一句“解決方案”，無論是“加電壓補償”還是“優化線程優先級”，都看似隨口一提，實則暗含了係統算法知識中的某些關鍵優化點。直播進行了四十多分鐘，林墨終於“累癱”在地（演的），電腦屏幕上那個簡陋的地圖也終於勉強覆蓋了他工