Lidar Slam und Visual Slam Vollständige Einführung und Vergleich

SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) ist eine Technologie, die es Robotern oder anderen Geräten ermöglicht, Karten zu erstellen und ihre Position in unbekannten Umgebungen in Echtzeit durch Sensormessungen zu bestimmen. SLAM ist eine der Kerntechnologien für autonomes Fahren, Drohnennavigation, Industrieroboter und intelligente Geräte. Mit der Entwicklung von Sensoren und Algorithmen hat sich die SLAM-Technologie zu einer Vielzahl von Implementierungen entwickelt, darunter Laser-SLAM, Vision-SLAM, Ray-Vision-Fusion-SLAM und Multi-Sensor-SLAM.

Inhaltsverzeichnis

SLAM Problem-Quellen

Autonome Navigationstechnologie ist eine Schlüsseltechnologie für Roboter, und Roboter müssen die folgenden drei Probleme lösen, um eine autonome Navigation zu realisieren:

📢: 1. Wo bin ich?

📢: 2. Wohin soll ich gehen?

📢: 3. Wie kommt man dorthin?

Die erste dieser Fragen ist die Grundlage für die letzten beiden, und wenn man nicht einmal weiß, wo man sich befindet, wie kann man dann die Richtung bestimmen, in die man gehen soll? Und SLAM ist eine der Lösungen, um das erste Problem zu lösen.

Im Jahr 1887 schlugen Smith et al. eine Methode zur gleichzeitigen Lokalisierung und Kartierung vor, die den Auftakt für die Untersuchung der gleichzeitigen Lokalisierung und Kartenerstellung bildete.

Im Allgemeinen enthalten SLAM-Systeme mehrere Sensoren und mehrere Funktionsmodule. Je nach den wichtigsten Funktionsmodulen gibt es zwei Arten von SLAM-Systemen für Roboter: LIDAR-basiertes SLAM (Laser SLAM) und visuelles SLAM (Visual SLAM oder VSLAM). Wir sind ein Roboterhersteller und bieten unseren Kunden Dienstleistungen in den Bereichen Roboterdesign, Forschung und Entwicklung, SMT und Massenproduktion.

Beziehung zwischen Positionierung und Kartenerstellung

In der unbekannten Umgebung zu erreichen, genaue Positionierung und Karte Gebäude braucht genaue Karten, die Einrichtung von genauen Karten und verlassen sich auf genaue Positionierung, die eine Art von gegenseitiger Kopplung, komplementäre Beziehung.

1. Lidar SLAM

Laser SLAM ist ein System, das auf LiDAR (Laser Radar) basiert, um durch Laserscanning von Hindernissen, Gelände und Objekten in der Umgebung 3D-Punktwolkendaten für eine hochpräzise Lokalisierung und Kartenerstellung zu erzeugen. Laser-SLAM wird häufig in Anwendungen wie Robotik, fahrerlosen Autos und Geländescannern eingesetzt.

Laser-SLAM ist von früheren, auf Entfernungsmessung basierenden Lokalisierungsmethoden (z. B. Ultraschall- und Infrarot-Einpunktmessung) entkoppelt. Das Aufkommen und die Verbreitung von LIDAR (Light Detection And Ranging) hat zu schnelleren, genaueren und informativeren Messungen geführt. Die von LiDAR erfassten Objektinformationen stellen eine Reihe von Streupunkten mit genauen Winkel- und Entfernungsinformationen dar, die als Punktwolke bezeichnet werden. Normalerweise berechnet das Laser-SLAM-System den Abstand und die Lageänderung des LiDAR in Bezug auf die Bewegung, indem es zwei Punktwolken zu verschiedenen Zeitpunkten abgleicht und vergleicht, was auch die Lokalisierung des Roboters selbst ermöglicht.

📢: Die vom LiDAR gesammelten Objektinformationen stellen eine Reihe von verstreuten Punkten mit genauen Winkel- und Entfernungsinformationen dar, die als Punktwolke bezeichnet werden. Normalerweise berechnet das Laser-SLAM-System den Abstand und die Lageänderung des LIDAR relativ zur Bewegung, indem es die beiden Punktwolken zu verschiedenen Zeitpunkten abgleicht und vergleicht, um die Lokalisierung des Roboters selbst zu vervollständigen.

📢: Die LiDAR-Entfernungsmessung ist genauer, das Fehlermodell ist einfach, der Betrieb ist in Umgebungen ohne direktes helles Licht stabil, und die Verarbeitung der Punktwolke ist relativ einfach. Gleichzeitig enthalten die Punktwolkeninformationen selbst direkte geometrische Beziehungen, was die Bahnplanung und Navigation des Roboters intuitiv macht. Die theoretische Forschung im Bereich Laser-SLAM ist ebenfalls relativ ausgereift, und die Produkte für die Landung sind zahlreich.

Lidar SLAM Vorteile

Durch das Aufkommen und die Verbreitung von LiDAR wird die Messung schneller, genauer und informativer.
Das Fehlermodell ist einfach und stabil in Umgebungen mit nicht direktem Licht, und die Verarbeitung von Punktwolken ist relativ einfach.
Die Informationen der Punktwolke selbst enthalten direkte geometrische Beziehungen, was die Bahnplanung und Navigation des Roboters intuitiv macht.
Ausgereifte Forschung, niedrigere Schwelle bei Algorithmen

Lidar SLAM Nachteile

Mangel an Loopback-Erkennung Fähigkeit, die Beseitigung der kumulativen Fehler ist schwieriger.
Die Kosten sind höher als bei einem visuellen Sensor.
Nicht gut bei der Lokalisierung in dynamischen Umgebungen.
Schlechte Multi-Roboter-Zusammenarbeit.

2. Visuelles SLAM

Visuelles SLAM verwendet eine Kamera als Hauptsensor, um eine Karte zu erstellen und eine Lokalisierung anhand der erfassten Bildinformationen zu erreichen. Da die Kamera ein kostengünstiger Sensor ist, hat sich das visuelle SLAM in den letzten Jahren zu einem wichtigen Forschungsthema entwickelt und wird vor allem in Drohnen und AR/VR-Geräten eingesetzt.

Die Verwendung einer Kamera als einziger Sensor, der die Umgebung erfasst, wird als Vision SLAM bezeichnet: Sie startet von einem unbekannten Standort in einer unbekannten Umgebung, bestimmt ihre eigene Position und Haltung durch wiederholte Beobachtung der umgebenden Umgebungsmerkmale (Wegweiser), während sie sich bewegt, und baut dann schrittweise eine Karte auf der Grundlage ihrer eigenen Position auf, wodurch eine gleichzeitige Lokalisierung und Kartenerstellung erreicht wird. Ein VSLAM-System besteht aus einem Front-End und einem Back-End, wobei das Front-End für die schnelle Lokalisierung zuständig ist. Das Back-End ist für die langsamere Wartung der Karte zuständig: 1. (Loopback), um zum ursprünglichen Standort zurückzukehren und die Position und Haltung jedes Standorts zwischen den beiden Besuchen zu korrigieren; 2. den Roboter anhand der Texturinformationen der Vision neu zu lokalisieren, wenn das Front-End-Tracking verloren geht.

Die Schwierigkeit des Loopback-Problems besteht darin, dass zu Beginn ein kleiner, unentdeckter Fehler auftritt, bis der Roboter die Schleife einmal umrundet hat, und der Fehler kumuliert, was zu dem Problem führt, dass die Schleife nicht geschlossen werden kann.

Visueller SLAM-Vorteil

Visuelles SLAM Nachteilig

Mehr durch Licht beeinflusst.
in unstrukturierten Umgebungen (z. B. vor einer sauberen weißen Wand) schlecht abschneidet.
Die algorithmische Schwelle der Technologie ist auch viel höher als die des Laser-SLAM. Die auf nichtlinearer Optimierung basierende Kartenerstellung ist ein sehr komplexes und zeitaufwändiges Rechenproblem.

3. Konvergenz von Lidar SLAM und visuellem SLAM

Ray-vision fusion SLAM erreicht eine robustere Lokalisierung und Kartenerstellung durch die Fusion von LIDAR- und Kameradaten, wobei die Genauigkeit von Lasern mit den umfangreichen visuellen Informationen von Kameras kombiniert wird. Diese Fusion verbessert die Leistung in komplexen Umgebungen und wird vor allem im Bereich des autonomen Fahrens häufig eingesetzt.

Vorteile und Nachteile

Verbesserung der Leistung: Durch die Kombination der hohen Präzision des Lasers mit den reichhaltigen Informationen der Bildverarbeitung ist das System in Umgebungen mit Licht und dynamischen Hindernissen stabiler.
Hoher Rechenaufwand: Aufgrund der Integration mehrerer Datenquellen ist die Rechenkomplexität der Echtzeitverarbeitung hoch.

4. Multi-Sensor-SLAM

Multi-Sensor-SLAM kombiniert Daten von mehreren Sensoren (IMUs, Kameras, LIDAR usw.), um eine hochpräzise Lokalisierung und Kartenerstellung durch die Zusammenführung von Informationen aus verschiedenen Quellen zu erreichen. Multisensor-SLAM hat sich aufgrund seiner Robustheit und großen Anpassungsfähigkeit zu einer wichtigen Technologie für die Roboternavigation und das unbemannte Fahren entwickelt.

SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) ist eine Technologie, die es Robotern ermöglicht, durch die Kombination von Sensormessdaten gleichzeitig eine autonome Lokalisierung und die Erstellung von Umgebungskarten durchzuführen. Realistische Laser- und Bildverarbeitungs-SLAM-Systeme sind fast immer mit zusätzlichen Lokalisierungswerkzeugen wie Trägheitselementen, Turbinen-Odometern, Satellitenpositionierungssystemen und Indoor-Basisstation-Positionierungssystemen ausgestattet.

SLAM-Systeme werden in der Regel auf der Grundlage der folgenden Sensoren verschmolzen:

Trägheitsmesseinheit (IMU): Die IMU ist in der Lage, Beschleunigungs- und Winkelgeschwindigkeitsmessungen des Roboters zu liefern, die zur Schätzung der Lage und Positionsänderungen des Roboters verwendet werden. Im Vergleich zu anderen Sensoren sind IMUs in der Lage, mit hohen Frequenzen zu messen, können aber unter Problemen wie der Drift leiden.

Bildsensoren: Dazu gehören Kameras, Tiefenkameras usw. Durch die Extraktion und Verfolgung von Merkmalen in der Umgebung können die Position und die Karteninformationen des Roboters in der Umgebung mit Hilfe von Bildsensoren ermittelt werden. Bildsensoren können umfangreiche Wahrnehmungsinformationen liefern, sind aber empfindlich gegenüber Problemen wie Licht und Verdeckung.

LiDAR: LiDAR gewinnt geometrische Informationen über die Umgebung, indem es einen Laserstrahl aussendet und das zurückgeworfene Licht misst. LIDAR liefert hochpräzise Entfernungs- und Positionsmessungen und kann für die Erstellung von Karten und die Erkennung von Hindernissen verwendet werden. Allerdings ist LIDAR in der Regel teurer und größer und kann bei besonders hellen oder dunklen Objekten seine Grenzen haben.

Entfernungssensoren: Ultraschallsensoren und Infrarotsensoren werden verwendet, um den Abstand zwischen dem Roboter und den umgebenden Objekten zu messen. Entfernungssensoren werden in der Regel zur Vermeidung von Hindernissen im Nahbereich und zur Umgebungsmodellierung eingesetzt, haben aber eine begrenzte Genauigkeit und Reichweite.

Die Fusion von Daten verschiedener Sensoren kann die Vorteile verschiedener Sensoren kombinieren, um die Genauigkeit und Robustheit der Lokalisierung und Kartenerstellung zu verbessern. Zu den häufig verwendeten Methoden gehören der erweiterte Kalman-Filter (EKF), der Partikelfilter und Optimierungsmethoden (z. B. Graphoptimierung). Diese Methoden sind in der Lage, die von verschiedenen Sensoren erhaltenen Informationen zu fusionieren und eine Zustandsschätzung und Kartenerstellung durchzuführen, um die Funktionen von SLAM-Systemen zu realisieren.

Vorteil und Nachteil

Anpassungsfähig: Multi-Sensor-SLAM ist in der Lage, mehrere Sensoren je nach Umgebung zu kombinieren und einzusetzen, um eine genauere und robustere Lokalisierung zu erreichen.
Redundante Informationen: Die Fusion mehrerer Sensoren kann die Fehlertoleranz des Systems verbessern und die Robustheit des Systems erhöhen.
Komplexität: Die Multisensorfusion erfordert eine Datenkalibrierung und Synchronisierung verschiedener Sensortypen, was die Komplexität des Systemdesigns erhöht.

Die Zukunft von SLAM

Algorithmeneffizienz und Echtzeit

Mit dem weit verbreiteten Einsatz von SLAM beim autonomen Fahren, in UAVs und in Geräten der Unterhaltungselektronik ist die Echtzeit- und Recheneffizienz von SLAM-Algorithmen zu einer Forschungspriorität geworden. Um die Komplexität der Multisensorfusion und das riesige Rechenvolumen der Datenverarbeitung zu bewältigen, müssen sich künftige SLAM-Algorithmen verstärkt auf Hardwarebeschleunigung (z. B. GPUs, FPGAs) und verteiltes Rechnen stützen.

Robustheit und Umweltanpassung

Die Robustheit der SLAM-Technologie in komplexen dynamischen Umgebungen, wie z. B. Straßen in der Stadt, Übergangsszenen im Innen- und Außenbereich usw., muss weiter verbessert werden. In Zukunft werden SLAM-Algorithmen der Robustheit gegenüber dynamischen Hindernissen, Beleuchtungsänderungen und texturfreien Umgebungen mehr Aufmerksamkeit schenken, um die Anpassungsfähigkeit des Systems zu verbessern.

Semantisches SLAM

Während sich traditionelles SLAM hauptsächlich auf die Konstruktion geometrischer Informationen konzentriert, wird zukünftiges SLAM schrittweise semantisches Verständnis integrieren, d.h. im Prozess der Kartenkonstruktion kann das System nicht nur geometrische Karten konstruieren, sondern auch die semantischen Informationen in der Karte erkennen (z.B. Gebäude, Straßenschilder, Fahrzeuge, etc.). Dies wird den Anwendungswert von SLAM beim autonomen Fahren und in der Servicerobotik erheblich steigern.

Multimodale Sensorfusion

Mit der Entwicklung der Sensortechnologie werden sich künftige SLAM-Systeme verstärkt auf die Fusion multimodaler Sensoren (Laser, Vision, Radar, Ultraschall, IMU usw.) stützen, um eine umfassende, mehrdimensionale Datenerfassung zu ermöglichen und so die Genauigkeit und Robustheit von SLAM-Systemen weiter zu verbessern.

Geringes Gewicht und niedriger Stromverbrauch

Für eingebettete Systeme und Verbrauchergeräte (z. B. AR/VR, UAVs) muss die SLAM-Technologie einen effizienten Betrieb mit begrenzten Rechenressourcen ermöglichen. Zukünftige SLAM-Algorithmen werden mehr Wert auf ein leichtgewichtiges und stromsparendes Design legen, um den Anforderungen eingebetteter Hardware-Plattformen gerecht zu werden.

Abgedeckte Branchen

Die SLAM-Technologie ist in verschiedenen Branchen weit verbreitet, unter anderem in folgenden:

Autonomes Fahren: Durch die Verschmelzung von LIDAR, Vision und IMU ermöglicht die SLAM-Technologie autonomen Fahrzeugen eine hochpräzise Positionierung und Navigation in komplexen städtischen Umgebungen.

Roboter-Navigation: Industrie- und Serviceroboter verlassen sich auf die SLAM-Technologie, um in unbekannten Umgebungen autonom zu navigieren und Aufgaben auszuführen, wie z. B. Altverse visueller Roboter-Rasenmäher wird die Kamera zur Navigation und Kartierung verwendet.

Drohnen: Die SLAM-Technologie spielt eine wichtige Rolle für den autonomen Flug und die Navigation von Drohnen, insbesondere in Umgebungen, in denen GPS-Signale schwach oder unwirksam sind.

AR/VR: Augmented-Reality- und Virtual-Reality-Geräte benötigen SLAM-Technologie, um eine Echtzeit-Umgebungswahrnehmung und virtuelle Szenenüberlagerung zu realisieren.

Zusammenfassend

Die SLAM-Technologie ist die Kerntechnologie in den heutigen intelligenten Geräten wie autonomes Fahren, Robotik und Drohnen. Mit dem Fortschritt der Sensoren und der Entwicklung von Algorithmen haben Laser-SLAM, Vision-SLAM, Ray-Vision-Fusion-SLAM und Multi-Sensor-Fusion-SLAM ihre einzigartigen Vorteile in verschiedenen Szenarien gezeigt. In Zukunft wird sich die SLAM-Technologie in Richtung höherer Genauigkeit, Echtzeit, Robustheit und multimodaler Fusion entwickeln und damit zuverlässigere und effizientere Lösungen für verschiedene Branchen bieten.

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Aileen

Experte für Robotik, leidenschaftlicher Erforscher eines breiten Spektrums von Robotern, Robotern, die die Arbeit effizienter machen, Erforschung von Robotern, einschließlich mobiler Roboter, Rasenmäherroboter.