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由首份SLAM技术问卷,看SLAM的现状和趋势

SLAM是AR的核心技术之一,是AR行业发展绕不开的一环,亮风台作为一家专注AR核心技术的人工智能公司,也一直在深入SLAM技术的研发。

为了更好地了解开发者、市场对SLAM的认知和需求,为亮风台的SLAM技术持续优化提供参考,以便于更好地服务开发者和用户,我们对行业相关人员进行了有针对性的调研。

感谢各位朋友的热情参与,现在将调研结果分享如下,我们将从SLAM的热度、人们的认知度、应用场景与核心问题等方面进行分析。

注:虽然众多开发者、业内人士积极参与到了调研,但受限于覆盖度,该结果仅供业内人士参考。

SLAM热度持续攀升

软硬结合为SLAM创造了无限的可能,这是一个综合性的技术,一个复杂的系统,所以才不断吸引着研究人员对其进行不停地探究及应用实践。

擅长进行学术网络分析的Aminer告诉我们,SLAM技术的研究热度呈现波动回升的状态。似乎每一次低谷,都是在为高峰的到来蓄积力量。

!SLAM技术研究热度(来自https://cn.aminer.org)

对SLAM的关注不仅仅专注于学术界,在相关产品出现后,大众就一直未曾移开对SLAM关注的视线。一般来说,SLAM可以用于无人驾驶定位融合、机器人室内导航、无人机路径规划和VR/AR真实感构建。根据上面四点应用场景,我们参考了“百度指数”进一步进行研究,可以看到机器人和VR/AR分别在2015年和2016年迎来了搜索热度的顶峰,但2017年呈现了些许的波动趋势。

“机器人”“VR”“AR”从2011年至2017年的搜索热度(来自“百度指数”)

但从2012年起,“SLAM”一词的搜索热度一直在稳步上升。

“SLAM”从2011年至2017年的搜索热度(来自“百度指数”)

ARKit的发布,似乎进一步催生了人们对SLAM技术的关注。SLAM在AR方面的应用,是十分值得挖掘的,因为它决定了AR的真实感,虚实融合的表现力以及自然交互的展现度。

真正懂SLAM的人并不多
整体来看,大部分观望者,对SLAM技术还处于不了解、入门或稍微了解的状态,真正精通的人还是少数。结果显示,选择“精通”选项的,大部分是公司CTO或技术总监级别的关注者。甚至有不少接受调研的业内人士表示,“我可能只会第一题(您对SLAM技术的了解程度)”

不少科技型公司的HR表示,“公司准备研发SLAM相关的应用,但非常难招人,有项目经验的不多,而专门学SLAM的人又不一定能很快上手”。精通的人真的太少了!

SLAM算法工程师待遇近况(来自拉勾网)

SLAM的应用以移动平台为主
尽管对SLAM技术精通的有限,但不少受访者却表现出对SLAM的兴趣和关注,见过SLAM的Demo,甚至上手使用过的比例超过80%。

结果显示,目前SLAM主要以移动平台的应用为主。超过70%的受访者表示,他们希望在Android和iOS等移动平台上嵌入SLAM功能。

下面的结果再一次印证了上面的结论,超过70%的受访者表示,希望将SLAM技术应用于VR/AR真实感构建。而目前阶段VR/AR的首要搭载平台,是Android/iOS系统的智能手机以及基于Android/iOS的其它移动平台。

都选哪种SLAM开源方案
SLAM技术让AR更具有真实性,例如HoloLens被众人推崇的原因之一,就是融合了强大的SLAM技术,你可以在空间中“稳稳”地放置一个虚拟物体,犹如真实一般地存在于视野中。看似复杂的SLAM技术已经存在很多开源算法,可以供AR开发者们自由调用,例如MonoSLAM、PTAM、ORB-SLAM等。那么这些开源方案在使用的时候,应该如何选择呢?我们对这个问题也进行了前期调查,如下图所示:

上述开源方案中,我们可以看到最受欢迎的三种SLAM开源方案分别是:MonoSLAM,ORB-SLAM和PTAM,它们均可以在单目中实现,言下之意就是理论上可以用智能手机进行AR真实感构建。
这三种流行的SLAM开源方案帮助很多开发者入门SLAM技术并进行自己的创新,随着Wikitude、亮风台等AR公司加大在SLAM上的研发力度,并逐渐推出SDK,以及Google Tango等具备SLAM功能的AR硬件设备的涌现,人们使用SLAM的机会越来越多。

SLAM的发展的核心问题

目标重定位能力是SLAM应用中非常重要的一个问题,效果欠佳意味着当模型被放置在指定位置后,一旦丢失就很难找回来了。例如在桌面上放了一串虚拟的葡萄,移开手机摄像头,再回到初始位置,葡萄就消失了!这是多么诡异的一件事!当然事实并不会像“消失了”那样夸张,实际上可能是模型会随意地漂浮在空中的某些角落,用户体验变得很差。

对于剩下的三个问题,可谓是平分秋色,随着硬件性能提升和算法优化,机器发热和卡顿以及对环境纹理的依赖已经在向前推进了,而开发包体积大不易移植的问题不被解决,则意味着SLAM技术商业化能力的减弱,例如QQ-AR传火炬活动,QQ对所嵌入的AR的要求是3M左右,而要知道其大部分SDK或者Unity所开发的SDK都会呈现两位数的体积大小,这个时候从底层进行深度优化和简化就变得尤为重要。

所以SLAM技术虽然火热,但是还有非常多值得深入探索的内容。例如,若想在真实的桌面上准确地摆放虚拟的物体,甚至进行雕刻等需要精确定位的艺术创作,定位精度这一参数就成为了决定SLAM应用场景的重要因素,这也因此成为了超过四分之一受访者非常关注的方向。

总结

我们相信,SLAM技术会随着三维空间感知和定位的软硬件发展,缓缓地变化着自己的形态和应用方式,但不变的是它会为硬件“看到”这个世界,作出相应的贡献。通过调查显示,目前SLAM的应用在机器人、游戏和工业等领域被认为最有前景,趋势已不可挡。

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