SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) - это технология, позволяющая роботам или другим устройствам строить карты и определять свое положение в неизвестной среде в режиме реального времени на основе измерений датчиков. SLAM является одной из основных технологий для автономного вождения, навигации беспилотников, промышленных роботов и интеллектуальных устройств. С развитием сенсоров и алгоритмов технология SLAM превратилась в различные варианты реализации, включая лазерный SLAM, SLAM с использованием технического зрения, SLAM с совмещением лучей и зрения и мультисенсорный SLAM.
Источники проблем SLAM
Технология автономной навигации является ключевой технологией для роботов, и для реализации автономной навигации роботам необходимо решить следующие три проблемы:
📢: 1. где я?
📢: 2. Куда пойти?
📢: 3. Как добраться?
Первый из этих вопросов является основой для двух предыдущих, и если человек даже не знает, где он находится, как он может определить направление, в котором нужно двигаться? И SLAM - это одно из решений, позволяющих решить первую проблему.
В 1887 году Смит и др. предложили метод одновременной локализации и картографирования, который открыл прелюдию к изучению одновременной локализации и построения карт.
В целом, системы SLAM обычно содержат несколько датчиков и несколько функциональных модулей. В соответствии с основными функциональными модулями, распространенные системы SLAM для роботов имеют две формы: SLAM на основе LIDAR (Laser SLAM) и SLAM на основе технического зрения (Visual SLAM или VSLAM). Мы являемся производителем роботов, предоставляем нашим клиентам услуги по проектированию роботов, НИОКР, SMT и серийному производству.
Взаимосвязь между позиционированием и построением карт
В неизвестной среде для достижения точного позиционирования и построения карт необходимы точные карты, создание точных карт и опора на точное позиционирование, образующие своего рода взаимную связь, дополняющую друг друга.
1. Лидар SLAM
Laser SLAM - это система, которая на основе LiDAR (лазерного радара) генерирует 3D облако точек путем лазерного сканирования препятствий, рельефа и объектов в окружающей среде для высокоточной локализации и построения карт. Лазерный SLAM широко используется в таких приложениях, как робототехника, автомобили без водителя и сканеры местности.
📢 : Лазерный SLAM отделен от более ранних методов локализации на основе дальности (например, ультразвуковой и инфракрасной одноточечной дальности). Появление и популяризация LIDAR (Light Detection And Ranging) привело к более быстрым, точным и информативным измерениям. Информация об объекте, собранная с помощью LiDAR, представляет собой серию рассеянных точек с точной информацией об угле и расстоянии, которая называется облаком точек. Обычно лазерная SLAM-система вычисляет расстояние и изменение положения LiDAR относительно движения путем сопоставления и сравнения двух фрагментов облака точек в разные моменты времени, что также обеспечивает локализацию самого робота.
Информация об объекте, собранная лидаром, представляет собой серию разрозненных точек с точной информацией об угле и расстоянии, которая называется облаком точек 📢. Обычно лазерная SLAM-система вычисляет расстояние и изменение отношения LIDAR к движению путем сопоставления и сравнения двух фрагментов облака точек в разные моменты времени, чтобы завершить локализацию самого робота.
Измерение расстояния с помощью LiDAR более точно, модель ошибок проста, работа стабильна в условиях, отличных от прямого яркого света, а обработка облака точек относительно проста. В то же время, информация облака точек сама по себе содержит прямые геометрические связи, что делает планирование траектории движения робота и навигацию интуитивно понятными. Теоретические исследования лазерного SLAM также относительно зрелые, а посадочные продукты более богаты.
Преимущества лидарного SLAM
- Появление и популяризация LiDAR делает измерения более быстрыми, точными и информативными.
- Модель ошибок проста и стабильна в условиях, отличных от прямого освещения, а обработка облаков точек относительно проста.
- Информация облака точек сама по себе содержит прямые геометрические зависимости, что делает планирование пути и навигацию робота интуитивно понятными.
- Зрелые исследования, более низкий порог в алгоритмах
Недостатки лидарного SLAM
- Отсутствие возможности обнаружения обратного хода, устранение кумулятивной ошибки затруднено.
- Стоимость выше, чем у визуального датчика.
- Плохо справляется с локализацией в динамических средах.
- Плохая совместная работа нескольких роботов.
2. Визуальный SLAM
Визуальный SLAM использует камеру в качестве основного датчика для построения карты и достижения локализации на основе захваченной информации изображения. Поскольку камера является недорогим датчиком, визуальный SLAM стал актуальной темой исследований в последние годы и особенно широко используется в потребительских дронах и AR/VR-устройствах.
Использование камеры в качестве единственного датчика, воспринимающего окружающую среду, известно как vision SLAM: система стартует из неизвестного места в неизвестной среде, определяет свое положение и отношение, многократно наблюдая за окружающими объектами (указателями) во время движения, а затем постепенно строит карту на основе своего положения, таким образом достигая одновременной локализации и построения карты. Система VSLAM состоит из фронт-энда и бэк-энда, где фронт-энд отвечает за быструю локализацию. Бэкэнд отвечает за медленное ведение карты: 1. (Loopback) возвращение к исходному местоположению и корректировка положения и отношения каждого местоположения между двумя посещениями; 2. повторная локализация робота на основе текстурной информации зрения, когда фронтальное отслеживание потеряно.
Сложность проблемы с петлей заключается в том, что небольшая незамеченная ошибка возникает в самом начале, пока робот не проедет по петле один раз, и ошибка будет накапливаться, что приведет к проблеме, когда петля не может быть закрыта.
Визуальное преимущество SLAM
Визуальный SLAM использует камеру в качестве основного датчика для построения карты и достижения локализации на основе захваченной информации изображения. Поскольку камера является недорогим датчиком, визуальный SLAM стал актуальной темой исследований в последние годы и особенно широко используется в потребительских дронах и AR/VR-устройствах.
Использование камеры в качестве единственного датчика, воспринимающего окружающую среду, известно как vision SLAM: система стартует из неизвестного места в неизвестной среде, определяет свое положение и отношение, многократно наблюдая за окружающими объектами (указателями) во время движения, а затем постепенно строит карту на основе своего положения, таким образом достигая одновременной локализации и построения карты. Система VSLAM состоит из фронт-энда и бэк-энда, где фронт-энд отвечает за быструю локализацию. Бэкэнд отвечает за медленное ведение карты: 1. (Loopback) возвращение к исходному местоположению и корректировка положения и отношения каждого местоположения между двумя посещениями; 2. повторная локализация робота на основе текстурной информации зрения, когда фронтальное отслеживание потеряно.
Сложность проблемы с петлей заключается в том, что небольшая незамеченная ошибка возникает в самом начале, пока робот не проедет по петле один раз, и ошибка будет накапливаться, что приведет к проблеме, когда петля не может быть закрыта.
Недостатки визуального SLAM
- Больше подвержены влиянию света.
- плохо работает в окружении без текстур (например, перед аккуратной белой стеной).
- Алгоритмический порог технологии также значительно выше, чем у лазерного SLAM. Построение карты на основе нелинейной оптимизации - очень сложная и трудоемкая вычислительная задача.
3. Сближение лидарного SLAM и визуального SLAM
Слияние лучей и зрения SLAM обеспечивает более надежную локализацию и построение карты за счет объединения данных от LIDAR и камер, сочетая точность лазеров с богатой визуальной информацией камер. Такое слияние улучшает производительность в сложных условиях и широко используется, особенно в области автономного вождения.
Преимущества и недостатки
- Повышение производительности: Сочетание высокой точности лазера и богатой информации, получаемой с помощью зрения, позволяет системе стабильнее работать в таких условиях, как свет и динамичные препятствия.
- Большие вычисления: Из-за интеграции множества источников данных вычислительная сложность обработки данных в реальном времени высока.
4. Мультисенсорный SLAM
Мультисенсорный SLAM объединяет данные от нескольких датчиков (IMU, камеры, LIDAR и т.д.) для достижения высокоточной локализации и построения карты путем объединения информации из разных источников. Мультисенсорный SLAM стал важной технологией для навигации роботов и беспилотного вождения благодаря своей надежности и широким возможностям адаптации.
Система SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) - это технология, позволяющая роботам одновременно выполнять автономную локализацию и построение карты окружения путем объединения данных сенсорных измерений. Реалистичные лазерные и зрительные SLAM-системы почти всегда оснащены вспомогательными средствами локализации, такими как инерциальные элементы, турбинные одометры, спутниковые системы позиционирования и системы позиционирования на внутренних базовых станциях.
Системы SLAM обычно объединяются на основе следующих датчиков:
Инерциальный измерительный блок (IMU): IMU способен обеспечить измерение ускорения и угловой скорости робота, которые используются для оценки его ориентации и изменения положения. По сравнению с другими датчиками, IMU способны проводить измерения на высоких частотах, но могут страдать от таких проблем, как дрейф.
Датчики зрения: к ним относятся камеры, камеры глубины и т. д. С помощью датчиков зрения можно получить информацию о положении и карте робота в окружающей среде, извлекая и отслеживая ее особенности. Датчики зрения могут предоставлять богатую перцептивную информацию, но они чувствительны к таким проблемам, как свет и окклюзия.
LiDAR: LiDAR получает геометрическую информацию об окружающей среде, испуская лазерный луч и измеряя отраженный свет. LIDAR обеспечивает высокоточные измерения расстояния и положения и может использоваться для построения карт и обнаружения препятствий. Однако LIDAR, как правило, дороже, больше и может иметь ограничения для особо ярких или темных объектов.
Датчики дальности: такие как ультразвуковые и инфракрасные датчики используются для измерения расстояния между роботом и окружающими объектами. Датчики дальности обычно используются для обхода препятствий на близком расстоянии и моделирования окружающей среды, но имеют ограниченную точность и дальность действия.
Слияние данных с различных датчиков позволяет объединить преимущества различных датчиков для повышения точности и надежности локализации и построения карт. Обычно используются такие методы, как расширенный фильтр Калмана (EKF), фильтр частиц и методы оптимизации (например, оптимизация графов). Эти методы способны объединить информацию, полученную от различных датчиков, и выполнить оценку состояния и построение карты для реализации функций систем SLAM.
Преимущества и недостатки
- Адаптивность: мультисенсорный SLAM способен комбинировать и использовать несколько датчиков в зависимости от различных условий окружающей среды для достижения более точной и надежной локализации.
- Избыточная информация: слияние нескольких датчиков может улучшить отказоустойчивость системы и повысить ее прочность.
- Сложность: слияние нескольких датчиков требует калибровки данных и синхронизации различных типов датчиков, что повышает сложность проектирования системы.
Будущее SLAM
Эффективность алгоритмов и реальное время
В связи с широким распространением SLAM в автономном вождении, БПЛА и устройствах бытовой электроники приоритетным направлением исследований становится повышение эффективности алгоритмов SLAM в реальном времени и вычислительной эффективности. Чтобы справиться со сложностью слияния нескольких датчиков и огромным вычислительным объемом обработки данных, будущие алгоритмы SLAM должны больше полагаться на аппаратное ускорение (например, GPU, FPGA) и распределенные вычисления.
Устойчивость и адаптация к окружающей среде
Надежность технологии SLAM в сложных динамических условиях, таких как городские улицы, переходные сцены в помещении и на улице и т. д., нуждается в дальнейшем совершенствовании. В будущем алгоритмы SLAM будут уделять больше внимания устойчивости к динамическим препятствиям, изменениям освещенности и отсутствию текстур в окружающей среде, чтобы повысить адаптивность системы.
Семантический SLAM
В то время как традиционный SLAM в основном фокусируется на построении геометрической информации, будущий SLAM будет постепенно интегрировать семантическое понимание, т.е. в процессе построения карты система сможет не только строить геометрические карты, но и распознавать семантическую информацию на карте (например, здания, дорожные знаки, транспортные средства и т.д.). Это значительно расширит возможности применения SLAM в автономном вождении и сервисной робототехнике.
Объединение мультимодальных датчиков
С развитием сенсорных технологий будущие системы SLAM будут все больше полагаться на объединение мультимодальных датчиков (лазерных, технического зрения, радиолокационных, ультразвуковых, IMU и т.д.) для реализации всестороннего, многомерного зондирования данных, что еще больше повысит точность и надежность систем SLAM.
Легкий вес и низкое энергопотребление
Для встраиваемых систем и устройств потребительского класса (например, AR/VR, БПЛА) технология SLAM должна обеспечивать эффективную работу при ограниченных вычислительных ресурсах. Будущие алгоритмы SLAM будут уделять больше внимания легким и маломощным конструкциям, чтобы адаптироваться к потребностям встраиваемых аппаратных платформ.
Охваченные отрасли
Технология SLAM широко используется в различных отраслях промышленности, в том числе:
Автономное вождение: Благодаря объединению LIDAR, технического зрения и IMU технология SLAM позволяет автономным транспортным средствам достигать высокоточного позиционирования и навигации в сложных городских условиях.
Навигация роботов: Промышленные и сервисные роботы используют технологию SLAM для автономной навигации и выполнения задач в неизвестных условиях. например, Altverse визуальный робот-газонокосилка Используется камера для навигации и картографии.
Беспилотники: Технология SLAM играет важную роль в автономном полете и навигации беспилотников, особенно в условиях, когда сигналы GPS слабы или неэффективны.
AR/VR: устройства дополненной и виртуальной реальности нуждаются в технологии SLAM для реализации восприятия окружающей среды в реальном времени и наложения виртуальных сцен.
Подведите итоги
Технология SLAM является основной в современных интеллектуальных устройствах, таких как автономное вождение, робототехника и беспилотники. С развитием сенсоров и алгоритмов лазерная SLAM, SLAM для технического зрения, SLAM для слияния лучевого зрения и SLAM для слияния нескольких сенсоров показали свои уникальные преимущества в различных сценариях. В будущем технология SLAM будет развиваться в направлении повышения точности, реального времени, надежности и мультимодального слияния, обеспечивая более надежные и эффективные решения для различных отраслей.
Хотите сделать на заказ Мобильный робот и робот-газонокосилка, обращайтесь к нам
Эксперт в области робототехники, увлеченный изучением широкого спектра роботов, роботов, которые делают работу более эффективной, изучением роботов, включая мобильных роботов, роботов-газонокосилок.
日本語 
한국어