Introducción a SLAM: lo que necesita saber

SLAM, abreviatura de localización y mapeo simultáneos. Este método es ideal para vehículos autónomos que le permiten desarrollar un mapa y luego localizar su automóvil en él simultáneamente. Los algoritmos habilitan el vehículo para que pueda trazar un mapa de entornos que le son desconocidos. Aparte de esto, los ingenieros utilizan la información del mapa para realizar diferentes tareas, como evitar obstáculos y planificar la ruta. Sigue leyendo para saber más.

Por qué es importante SLAM

Durante muchos años, SLAM se ha utilizado para realizar investigaciones técnicas. Sin embargo, dado que la velocidad de procesamiento de la computadora ha aumentado exponencialmente y se han puesto a disposición sensores de bajo costo, SLAM se utiliza para una serie de aplicaciones prácticas en diferentes campos.

Ejemplos de SLAM

Un ejemplo de SLAM es un robot aspirador. En ausencia de SLAM, el robot aspirador se moverá aleatoriamente. Como resultado, no podrá limpiar toda la habitación. Aparte de esto, este enfoque puede consumir mucha más energía y la batería se agotará mucho más rápido.

Por otro lado, los robots basados ??en SLAM pueden permitir que la aspiradora funcione mejor. En realidad, esta tecnología utiliza información técnica, como el número de revoluciones que provienen de los sensores de imagen y las cámaras. Esto se conoce como localización y evita que la máquina recorra el mismo lugar dos veces.

SLAM es bastante útil en otras áreas de aplicación como estacionar un automóvil y navegar por robots móviles, solo por nombrar algunas.

Cómo funciona SLAM

Generalmente, se utilizan dos tipos de componentes para esta tecnología de cordero. El primer tipo se conoce como procesamiento de señales de sensor, que incluye diferentes tipos de procesamiento. Este tipo de procesamiento depende de los sensores empleados. Esta tecnología implica la optimización de gráficos de pose, que incluye procesamiento de back-end.

SLAM visual

Visual SLAM también se conoce como vSLAM. Utiliza imágenes de sensores de imagen y cámaras. Implica cámaras simples, como cámaras esféricas, cámaras de ojo de pez y cámaras de gran angular, solo por nombrar algunas.

Lo mejor de visual SLAM es que se puede implementar sin gastar mucho dinero. Además, dado que las cámaras ofrecen mucha información, puede utilizarlas para detectar puntos de referencia. Es posible combinar la detección de puntos de referencia con la optimización basada en gráficos.

Monocular SLAM se refiere a un sistema que usa solo una cámara. Por lo tanto, es difícil definir la profundidad, lo que se puede resolver mediante la detección de marcadores AR y tableros de ajedrez.

Los algoritmos de Visual SLAM pueden clasificarse en dos categorías: métodos dispersos y métodos densos. El primero hace uso de algoritmos como ORB-SLAM y PTAM. El último utiliza el brillo de la imagen y otros algoritmos como SVO, DSO, LSD-SLAM y DTAM.

En pocas palabras, esta fue una introducción al slam y sus características. Con suerte, este artículo le ayudará a comprender mejor el sistema y las áreas en las que se emplea para mejorar el rendimiento de los vehículos y otras máquinas.

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