無人駕駛技術與SLAM的契合點在哪裏？

SLAM傳統上還是面向室內等缺少GPS信號的應用，例如室內移動機器人導航，而在無人駕駛汽車上，它的意義和作用是什麼，已經有高精度的地圖和城市GPS信號了，那就是說SLAM只是爲了感知麼？

最初，SLAM的提出就是爲了解決未知環境下移動機器人的定位和建圖的問題。所以，籠統的說，SLAM對於無人駕駛的意義就是如何幫助車輛感知周圍環境，更好的完成導航、避障、路徑規劃等高級任務。
現在已經有高精度的地圖，暫且不去考慮這個地圖的形式、存儲規模和如何用它的問題。首先，這個構建好的地圖真的能幫助無人駕駛完成避障或者路徑規劃等的類似任務嗎？至少環境是動態的，道路哪裏有一輛車，什麼時候會出現一個行人，這些都是不確定的。所以從實時感知周圍環境這個角度來講，提前構建好的地圖是不能解決這個問題的。
另外，GPS的定位方式是被動的、依賴信號源的，這一點使得其在一些特殊場景下是不可靠的，比如城市環境中GPS信號被遮擋，野外環境信號很弱，還有無人作戰車輛作戰中信號被幹擾以及被監測等。
所以像視覺SLAM這種主動的並且無源的工作方式在上述場景中是有優勢的。從硬件角度講，目前主流的視覺SLAM方案，在構建低成本，小型化，易於搭載的硬件平臺方面也是有優勢的。

有什麼理由能夠讓SLAM成爲無人駕駛的關鍵技術？

1.我個人不是很贊同這個邏輯。SLAM作爲一個很龐雜的系統，其本身也有很多關鍵環節和實際應用中會遇到的難題，作爲一種應用場景越來越廣泛的技術（如自動機器人，無人機，無人駕駛，AR），它可能永遠不會成爲無人駕駛的關鍵技術，與其思考這個問題，不如關注SLAM本身，即圍繞定位和建圖這兩個基本任務，來想想里程計是不是可以估計的更準確，環境地圖信息是不是可以建立得更豐富（比如有用的語義信息），場景識別/閉環檢測是不是能保證更高的準確率和召回率，是不是可以藉助其他傳感器完善SLAM系統，接下來在想想SLAM能幫助無人駕駛做些什麼？只有技術越來越完善和成熟，才能被應用到更多的實際場景中。另外，我目前在研究結合深度學習如何解決視覺SLAM場景識別問題，如果各位對這方面有興趣或者做過相關的工作，歡迎交流！
2.我想SLAM真正能發揮作用的區域是last mile或者一些高精度地圖覆蓋不到的非結構化環境。

自動駕駛SAE等級

L0 無自動化
特點：完全由駕駛員進行駕駛操作，屬於純人工駕駛，汽車只負責執行命令並不進行駕駛干預。
對應技術：無任何自動駕駛技術
對應產品：很多品牌的低端配置車，如奧迪A1、寶馬1系、長安奔奔、吉利遠景X1

L1 駕駛支援
特點：自動系統有時能夠幫助駕駛員完成某些駕駛任務，且只能幫助完成一項駕駛操作。駕駛員需要監控駕駛環境並準備隨時接管。
對應技術：車道保持系統、定速巡航系統
對應產品：目前大多數車都達到L1，如別克君威、榮威550、廣汽傳祺、奇瑞艾瑞澤、吉利繽瑞。

L2 部分自動化
特點：自動駕駛系統有多項功能，能同時控制車速和車道。駕駛員需要監控駕駛環境並準備隨時接管。
對應技術：自適應巡航系統。
對應產品：長安CS55（自主品牌裏首款L2級自動駕駛量產車）、吉利博瑞GE、寶馬7系、特斯拉 Model S（特斯拉本身的Auotpilot系統，不好意思，它只能算L2級別）、凱迪拉克CT6（記得超模劉雯說的“放手去做”嗎，沒錯，說的就是它）

L3 有條件自動化
特點：在條件許可的情況下，車輛可以完成所有的駕駛動作。並具備提醒駕駛者功能。駕駛者無需監控駕駛環境，可以分心，但不可以睡覺，需要隨時能夠接管車輛，以便隨應對可能出現的人工智能應對不了的情況。
對應技術：激光雷達不可或缺，高精度地圖的支持，用來處理更爲複雜、量更大的信息數據的中央處理器。
對應產品：奧迪旗艦車型A8，國內自主品牌L3級量產車預計都在2019年以後上市，如廣汽新能源和一汽紅旗都表示在2019年推出L3級自動駕駛量產車型。

L4 高度自動化
特點：完全自動駕駛，駕駛者可以有，也可以沒有，但依然在特定的場景下實現。
對應技術：激光、雷達、高精度地圖、中央處理器、智能道路和交通設施。
對應產品：無人駕駛巴士阿波龍（百度和金龍客車合作的產物，新車名字也結合了Apollo和金龍的特色。）

L5 完全自動化
特點: 完全自動駕駛，且在任何場景都可以。
對應技術：涉及到法律、高科技突破，還需進一步的深入研發。
對應產品：目前L5級自動駕駛的汽車還沒出來