SLAM在自动驾驶中的核心作用
SLAM，全称为“Simultaneous Localization And Mapping”，中文译为“同时定位与建图”。这项技术在自动驾驶系统中扮演着至关重要的角色。其核心目标是在一个未知环境中，一边实时构建地图，一边确定设备在该地图中的位置。这个过程类似于人在陌生区域中行走的同时绘制地图，并随时标记自己的当前位置。
SLAM并不是一个孤立的算法，而是一整套涵盖传感器融合、状态估计、特征提取、数据关联、后端优化等多个环节的技术体系。在实际应用中，系统通常整合轮式里程计、惯性测量单元（IMU）、视觉传感器或激光雷达等，通过图优化或滤波方法，持续提升定位精度与地图质量。
该技术的核心任务包括定位和建图。前者关注设备在三维空间中的姿态估计，后者则将环境信息结构化，形成可用于导航的地图。尽管两项任务可以单独进行，SLAM通过两者的同步与协同，实现自我增强的闭环系统。已有地图可提升定位精度，而新的观测信息又可更新地图内容，使系统具备更强的自适应能力。
SLAM在自动驾驶系统中的具体应用
在缺乏先验地图或环境信息未知的情况下，SLAM为自动驾驶系统提供了实时定位和环境建模能力，从而实现一定程度的自主运行。此外，即使在已有高精度地图的前提下，现实环境的变化也可能导致地图偏差。此时，SLAM能够在线修正地图与定位信息，有效降低系统对离线地图的依赖，减少潜在的安全风险。
不同交通场景对SLAM的技术需求存在差异。例如，在低速城市道路或封闭园区中，视觉SLAM或激光SLAM可构建精细的局部地图，帮助车辆识别车道线、静态障碍物等细节；而在高速道路中，SLAM更多用于补充惯性导航系统，提供高频、短时的位置补偿，从而提升系统连续性和鲁棒性。
SLAM在感知与定位之间起到了桥梁作用。感知模块负责识别周围物体与可行驶区域，而SLAM则将这些信息整合到统一的时空坐标系中，构建稳定且可复用的环境模型。规划与控制模块依赖于高精度的位姿和地图数据进行决策。在GPS信号弱或缺失的区域，若没有SLAM的支持，车辆很容易发生定位漂移，进而影响行驶安全。
SLAM还提升了自动驾驶系统的冗余性和容错性。现代系统通常融合GNSS、IMU、轮速传感器以及视觉或激光SLAM等多源数据。当某一传感器失效或信号丢失时，其他传感器可接续工作，避免因单一组件故障引发系统瘫痪。因此，SLAM不仅是独立的算法模块，更是定位系统中不可或缺的组成部分。
SLAM的常见实现方式与传感器融合
SLAM的实现路径多样，需根据应用场景、硬件预算、计算能力与精度需求进行权衡。从传感器类型来看，主流方案包括视觉SLAM、激光SLAM、毫米波雷达SLAM，以及多传感器融合SLAM。
视觉SLAM以摄像头为核心，成本低、数据丰富，能够提供颜色和纹理信息，适合语义理解和细节识别。但其对光照变化和天气条件较为敏感。激光SLAM则基于激光雷达点云数据，具备强几何结构和高测距精度，常用于构建三维高精地图，但硬件和计算开销较高。毫米波雷达在恶劣天气中表现稳定，适合高速运动目标的检测，通常作为辅助传感器。
从后端算法分类，SLAM主要可分为基于滤波和基于图优化的两种方法。扩展卡尔曼滤波（EKF）等滤波方法适合实时处理，计算效率高，但随着时间推移容易出现误差累积。图优化方法通过构建观测与回环约束的“图”结构，并进行全局优化，能够有效修正长期漂移。不过该方法对计算资源要求较高。当前，许多系统采用滤波与图优化的结合方案，以兼顾实时性与全局一致性。
多传感器融合是提升SLAM系统性能的关键。IMU能够提供高频姿态变化信息，在视觉或激光数据缺失时维持短期运动估计；轮式里程计提供相对位移估计；GNSS则提供绝对位置参考。通过时间同步与误差建模，将这些传感器信息融合，可以显著提升系统在复杂场景中的适应能力。
近年来，语义信息在SLAM中的应用也日益受到重视。通过识别如路灯、建筑转角等稳定语义特征，SLAM系统能够更好地处理动态障碍物，提高地图的语义表达力与长期可用性。
SLAM在实际应用中的挑战
将SLAM部署到真实车辆中面临诸多挑战。首先，动态环境对传统SLAM造成干扰。由于大部分方法假设环境静止，而实际路况中车辆和行人不断移动，容易导致地图污染和定位偏差。解决方法包括对动态目标进行检测与剔除，或单独建模以避免其影响。
其次，环境变化会影响传感器性能。例如，视觉系统在强光、阴影或夜间环境下可能失效；激光雷达在雨雪中点云质量下降。因此，系统需具备自适应能力，能根据实时数据质量动态调整传感器权重，实现功能互补与平稳降级。
尺度不确定与误差漂移也是SLAM部署中的难点。单目视觉SLAM本身不具备真实尺度感知能力，需结合IMU或里程计进行校正。而长期运行中，即使微小误差也可能逐渐积累，导致定位偏差。此时需要依赖回环检测进行修正，但回环识别本身又受限于场景匹配精度。为平衡精度与计算开销，通常结合视觉与激光的回环信息，并通过关键帧选择与地图管理机制优化整体性能。
实时性与计算资源限制是另一大挑战。自动驾驶对定位频率和响应延迟有严格要求。SLAM系统必须在有限算力下完成所有处理任务。为此，系统常采用特征点稀疏化、局部地图优化及异步后端处理等策略，以提高运行效率。
传感器之间的时序同步与外参标定问题也需重视。微小的时延或坐标转换误差可能导致观测数据不匹配，从而影响系统稳定性。因此，现代系统需具备在线标定与健康监测能力，在参数异常时能及时触发重新标定或切换至安全模式。
SLAM的适用场景
SLAM并非所有自动驾驶系统中的核心定位手段。在GNSS信号良好、高精度地图完备的高速公路等场景中，车辆可主要依赖GNSS、IMU与地标匹配进行定位，而SLAM作为辅助手段，用于局部地图构建或冗余校验。
而在隧道、地下车库、城市峡谷等GPS信号受限的区域，SLAM则成为维持定位连续性的关键工具。在这些场景下，SLAM的自主建图与实时定位能力能够有效弥补GNSS的不足，保障系统在复杂环境中的稳定运行。
原文标题：SLAM在自动驾驶中起到什么作用？