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激光SLAM与V-SLAM，融合还是分解？
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作为特斯拉的CEO，马斯克曾公开表示特斯拉不会使用激光雷达，因为后者的成本过高。图森未来CTO侯晓迪也表示，“因为我们需要考虑怎么把东西卖出去，所以首先会考虑价格相对较低的方案。”在他看来，激光雷达还没有量产，价格贵，目前无法产生足够多的价值。
作为“低配版”的自动驾驶，第三代移动机器人SLAM导航同样存在着视觉和激光之争。但具体情况与自动驾驶却恰恰相反。
目前，市面上熟知的使用视觉导航模块的有海康机器人、马路创新、蓝芯科技、未来机器人等寥寥几家，其中海康机器人更是兼具视觉与激光两种SLAM导航方式；而国内主攻激光雷达的企业或者说采用激光导航作为定位导航模块的移动机器人企业却远远多于视觉导航类。
为什么会出现这种情况？
成熟却贵的单线激光雷达产业链
而在自动驾驶没有落地之后，很多国内的多线激光雷达公司也开始转移一部分的注意力进入单线激光雷达市场，例如镭神的激光雷达已经在优地科技的送餐机器人上批量使用。
近年来，国内的单线激光雷达厂家如兴颂机器人、欧镭激光、万集科技、星秒光电等都开始发力。7月17日，欧镭激光更是拟与意大利Datalogic S.r.l签署关于移动机器人用激光雷达供货协议的事项。
日渐崛起的国产激光雷达厂家正在通过一系列措施试图一步步打开市场。
相比于VSLAM，激光SLAM有一个最大的问题：成本。激光雷达有许多档次，成本都高于视觉传感器。目前市面上最常见的SICK，单品价格几万块，其价格比高端的工业级摄像头和感光芯片贵出不少。虽然激光雷达量产后成本可能会大幅下降，但能否降到同档次摄像头的水平仍是一个大大的问号。
今年来，国内激光雷达厂家开始大幅降价，希望凭借消费级的移动服务机器人来进行产品的升级迭代，但是就目前的工业移动机器人而言，还是以国外产品为主。
如果说激光雷达模块贵在硬件设备，那视觉导航模块的贵，则完全不同。
视觉：更庞大的软件算法与计算需求
这里必须要提的就是单线激光雷达的成熟，除了硬件产业链的成熟，更是因为谷歌在2016年，对激光雷达的算法进行了开源，通俗的讲就是给激光SLAM构建了一个基础平台，可以在上面进行二次开发，一定程度属于站在巨人的肩膀看世界，相对来说就会容易一点。所以，国内企业都会更倾向于从激光雷达开始切入。
且激光雷达形成的点云图只是一个轮廓，其信息量相比与视觉导航模块来说，少很多。反观视觉SLAM，首先图像处理本身就是一门很深的学问，基于非线性优化的地图构建上也是非常复杂和耗时的计算问题。
实际环境中又需要通过优化和改进现有的视觉SLAM框架，比如加入光照模型、使用深度学习提取特征点以及使用单双目及多目融合视角等技术。这也是视觉SLAM进一步提升性能和实用性的必由之路。
计算需求方面，主流的激光SLAM可以在普通ARM CPU上实时运行，而视觉SLAM基本都需要较为强劲的准桌面级CPU或者GPU支持。但业界也看到了这其中蕴藏的巨大机会，为视觉处理定制的ASICS市场已经萌发。例如Intel旗下的Movidius，进行图像、视频与深度神经网络的处理，在瓦级的超低功耗下达到桌面级GPU才拥有的吞吐量。
融合or分解
激光雷达距离测量比较准确，误差模型简单，在强光直射以外的环境中运行稳定，反馈信息本身包含直接的几何关系，使得机器人的路径规划和导航变得直观。激光SLAM理论研究也相对成熟，落地产品更丰富。
GGII认为：SLAM技术逐年提升，激光VS视觉各取所长，多传感融合是趋势之一，但这样也会导致成本的上升，企业如何对导航方式的成本控制与精度进行平衡也将是一个难点。用激光雷达进行导航，视觉摄像头作为辅助定位已经是工业场景下移动机器人企业的主流选择。
而随着通信设备、处理器等周边配套设施的不断完善，视觉导航模块正在飞速进步，但是未来有没有可能战胜激光雷达，成为一种主流的技术路线，还有待考证。
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