Robotit ovat riippuvaisia kartoista liikkuakseen. Vaikka he voivat käyttää GPS:ää, se ei riitä, kun he toimivat sisätiloissa. Toinen GPS:n ongelma on, että se ei ole tarpeeksi tarkka. Siksi robotit eivät voi olla riippuvaisia GPS:stä. Siksi nämä koneet ovat riippuvaisia samanaikaisesta lokalisoinnista ja kartoituksesta, joka on lyhenne SLAM. Katsotaanpa lisää tästä tekniikasta.
SLAM:n avulla erityyppiset koneet, kuten robotit, luovat karttoja liikkuessaan. Näiden karttojen avulla he liikkuvat törmäämättä eri esineisiin huoneessa. Se saattaa kuulostaa yksinkertaiselta, mutta tämä prosessi koostuu useista vaiheista, jotka sisältävät anturin tietojen kohdistuksen useiden algoritmien avulla. Nämä algoritmit käyttävät nykypäivän GPU:iden tehoa.
Anturin tietojen kohdistus
Nykypäivän tietokoneet pitävät robotin sijaintia aikaleimapisteenä aikajanalla tai kartalla. Lisäksi robotit jatkavat tietojen keräämistä ympäristöstään näiden antureiden avulla. Mielenkiintoinen osa on, että kameran kuvat otetaan 90 kertaa sekunnissa oikeita mittauksia varten. Kun robotit liikkuvat, datapisteet helpottavat robotin onnettomuuksien ehkäisemistä.
Liikearvio
Lisäksi pyörän matkamittauksessa huomioidaan robotin pyörien pyöriminen. Tarkoituksena on auttaa robottia mittaamaan matkansa. Tämän lisäksi he käyttävät inertiamittayksiköitä arvioimaan kiihtyvyyttä ja nopeutta.
Anturin tietojen rekisteröinti
Koska tietojen rekisteröinti tapahtuu kahden mittauksen välillä kartalla. Asiantuntevat kehittäjät voivat paikantaa robotin helposti käyttämällä skannaus-karttaan täsmäytystä.
Grafiikkasuorittimet, jotka suorittavat sekunnin osan laskelmia
Näiden kartoituslaskelmien nopeus on 20-100 kertaa sekunnissa. Kaikki riippuu algoritmeista. Ja hyvä asia on, että nämä robotit käyttävät tehokkaita GPU:ita näiden laskelmien suorittamiseen.
Toisin kuin tavallinen CPU, tehokas GPU on jopa 20 kertaa nopeampi. Siksi samanaikainen lokalisointi ja kartoitus käyttävät tehokkaita grafiikkaprosessointiyksiköitä.
Visuaalinen matkanmittaus auttaa lokalisoinnissa
Visuaalisen matkan mittauksen tarkoituksena on palauttaa robotin suunta ja sijainti. Tehokkaat GPU:t käyttävät kahta kameraa, jotka toimivat reaaliajassa ohjaamaan sijaintia 30 kuvan sekunnissa nopeudella.
Stereovisuaalisen matkanmittauksen avulla robottikehittäjät voivat selvittää robotin sijainnin ja käyttää sitä oikeaan navigointiin. Lisäksi visuaalisen matkan mittauksen maailman tuleva kehitys voi helpottaa asioita entisestään.
Kartan rakentaminen, joka auttaa lokalisoinnissa
Karttoja voi luoda kolmella eri tavalla. Ensimmäisessä menetelmässä kartoitusalgoritmit toimivat ohjaajan valvonnassa. Siksi prosessia ohjataan manuaalisesti. Toisaalta toinen menetelmä sisältää työaseman tehon tähän tarkoitukseen.
Kolmannessa menetelmässä matkamittaustiedot ja lidar-skannaustallenteet voivat helpottaa asioita. Tällä lähestymistavalla lokikartoitussovellus voi auttaa kartoittamaan offline-tilassa.
Lyhyesti sanottuna, toivottavasti tämä artikkeli auttaa sinua parantamaan ymmärrystäsi samanaikaisesta lokalisoinnista ja kartoituksesta.
