CCM-SLAM
Schmuck & Chli 2019 · 论文
一句话总结 — CCM-SLAM 是一个集中式协作单目 SLAM 系统，其中基于 ORB-SLAM 的代理各自维护固定大小的局部地图，并将关键帧流式传输给一台服务器，由服务器执行场景识别、Sim(3) 地图融合、冗余剔除和全局优化——其设计目标是让每个机器人在通信故障期间也能持续飞行。
问题
单机器人单目 SLAM 的覆盖范围有限，且容易受到漂移的影响；一个机器人团队可以更快地建图，并互相纠正漂移——但前提是必须同时解决三个问题：(1) 在带宽受限的无线链路上高效共享地图数据，(2) 将不同机器人（初始配置未知）构建的地图合并为一个一致的估计，(3) 在没有消息丢失和延迟威胁到任何代理的情况下保持稳健。使这个问题变得棘手的额外约束是：小型无人机的机载计算机无法承载不断增长的全局地图，因此架构本身必须限制客户端的资源使用，同时将所有导航关键任务保留在机载端。
方法与架构
代理端。 每个机器人运行 ORB-SLAM 的基于关键帧的视觉里程计前端，其局部地图 被裁剪为 个关键帧（外加最多 个尚未确认的缓冲关键帧）——关键帧和地图点通过共视图连接（若共享地图点数 ≥15 则存在一条边，权重为共享观测数）。裁剪时会保留参考关键帧 和最近的关键帧；由其他代理创建的关键帧会最先被移除，因为服务器必定持有它们。如果服务器链接中断，代理只需退化为带受限地图窗口的 VO——自主权永不外包。
服务器端。 服务器地图堆栈为每个代理保存一个（无限制大小）地图；每个代理的处理程序运行通信、地图管理和场景识别线程。每个处理程序保存一个从代理局部坐标系到其服务器地图的 变换 （初始为单位变换——从不假定存在全局参考坐标系）。一个 DBoW2 关键帧数据库支持两种查询类型：地图内场景识别（回环检测→全局光束法平差）和跨代理的地图匹配。匹配成功时，地图融合会计算 ，将匹配的地图点对合并为新的跨代理约束，运行全局 BA（g2o Levenberg-Marquardt，之前先在强边上进行本质图位姿图优化，），并将每个受影响处理程序的变换更新为 。一种概率性关键帧剔除方案负责去除冗余：如果一个关键帧 的地图点被至少 3 个其他关键帧观测到，该关键帧就会被剔除——这对于大规模任务而言至关重要。
通信协议（工程核心所在）。 所有位姿都以相对坐标交换——每个关键帧对其前驱及其共视父节点编码相对位姿——因此在服务器地图被锁定进行优化期间到达的数据，会隐式地被优化结果所修正（绝对坐标在回环检测后会出现错位）。消息区分新数据（包含 2D 关键点和 36 字节 ORB 描述子的完整关键帧，1000 个特征时约 55 kB；新地图点约 200 B）和更新（每个关键帧 148 B，每个地图点 52 B）——前者只发送一次，后者反复发送；这将平均流量从约 10 MB/s 降低到 0.37 MB/s。丢失处理采取乐观策略：服务器确认已处理的关键帧 ID，出现空缺则触发重传。服务器会回复与 共视程度最高的 个关键帧，以（可能来自其他代理的）经验来扩充该代理的局部地图。
实验结果
硬件：三架无人机（两架搭载 Intel NUC i7 的 AscTec Neo，一架搭载 Atomboard、载重 200 克的 AscTec Hummingbird）和一台笔记本电脑服务器，通过标准 WiFi 通信；在 EuRoC 机械大厅（machine-hall）序列以及作者的室外 Irchel 数据集（Leica 全站仪真值）上进行了评估，通常取 5 次运行的平均值。
- 带宽/鲁棒性：正常情况下每个代理的流量约为 0.37 MB/s（代理→服务器），约 0.5-0.75 MB/s（服务器→代理）；0.5 秒的延迟不会改变任何结果；20% 的消息丢失能以略高的流量被吸收；50% 的丢失会使流量大致翻倍，并且在局部地图较小的情况下可能导致永久性数据丢失。流量随代理数量线性增长。
- 精度（轨迹 RMSE，协作 = 所有代理的联合轨迹）：EuRoC MH1-3 三代理场景：0.077 米（轨迹长度的 0.03%），而单代理为 0.048-0.081 米（0.04-0.116%）；单目惯性 VINS-Mono 多会话模式：0.074 米（0.03%）。Irchel：0.21 米（0.06%），而 VINS-Mono 为 0.36 米（0.11%）——通过协作，相对误差得到改善。
- 机载跟踪从共享中受益：启用数据交换后，双代理累积跟踪 RMSE 从 0.296 米降至 0.265 米（MH01+MH02），从 0.327 米降至 0.272 米（MH02+MH03）。
- 实际飞行：三架无人机在线绘制一个 30×7 米的城市场景，飞行期间进行了两次地图融合和两次回环检测；一次涉及两架无人机的搜救演示，在约 200×100 米的训练村上，通过一台标准 WiFi 路由器产生了一个单一的、包含 1336 个关键帧、46413 个点的服务器地图，且每个代理在整个过程中都实现了机载实时运行。
对SLAM的意义
CCM-SLAM 将 C2TAM 的云 SLAM 概念转变为一个建立在现代 ORB-SLAM 骨架之上的成熟开源系统，并成为后续协作系统事实上的比较基线。它的核心经验——通过架构限制代理的资源、交换相对（而非绝对）位姿、将一次性数据与更新分开、以及设计使本地自主能够在网络中断后依然存活——渗透进了几乎所有后续的多机器人 SLAM 工作：在集中式一侧，其直接后代是 COVINS 和 maplab 2.0；在去中心化一侧，其继任者 DOOR-SLAM 和 Kimera-Multi 完全移除了服务器。