Одновременная локализация и сопоставление (SLAM)

Одновременная локализация и сопоставление, также известная как SLAM, представляет собой процесс сбора данных из физического мира с помощью многочисленных датчиков, установленных в роботе. Впоследствии эти данные преобразуются в карты для последующей навигации. SLAM позволяет роботу легче локализовать себя, интерпретировать данные с помощью визуальных точек, строить карту и использовать ее для одновременной навигации.

когда человек пытается определить свой путь вокруг неизвестного места. Первый шаг — осмотреться, чтобы найти знакомые маркеры или знаки. Как только человек узнает знакомый ориентир, он может определить свое местонахождение по отношению к нему. Чем больше этот человек наблюдает за окружающей средой, тем больше ориентиров становится ему знакомым, и он начинает строить мысленный образ или карту этого места. Ему, возможно, придется перемещаться в этой определенной среде несколько раз, прежде чем он познакомится с ранее неизвестным местом. Аналогичным образом робот SLAM использует свои датчики (Sonor, лазер или камеры) для картирования окружающей среды и определения своего собственного местоположения.

Популярность проблемы SLAM связана с появлением домашней мобильной робототехники. Использование GPS не может ограничить ошибку локализации для использования в помещении, например Telepresence, обслуживание и дезинфекционные роботы. Кроме того, SLAM предлагает привлекательную альтернативу пользовательским картам, демонстрируя, что работа робота доступна даже при отсутствии инфраструктуры локализации спецификации цели.

Ссылка: Обучение роботов присутствию: что нужно знать о SLAM

[launchpad_feedback]

Отказ от ответственности: информация, представленная в этой статье, предназначена только для пояснительных целей. SIFSOF не несет ответственности ни за неправильное использование, ни за неправильное или случайное использование роботов.