La localización y mapeo simultáneos se denomina SLAM. Este proceso ayuda a crear un mapa con la ayuda de un vehículo no tripulado, como un robot. Esta máquina navega por el entorno según el mapa generado. De hecho, esta tecnología se utiliza en cartografía robótica o mapeo de robots. Este proceso utiliza varias entradas sensoriales, algoritmos y cálculos para navegar en un entorno desconocido. En este artículo, descubriremos más sobre el papel de SLAM en el mapeo robótico.
¿Cómo navegan los robots SLAM?
En términos simples, SLAM funciona igual que cuando intenta encontrar su camino cuando se encuentra en un lugar desconocido. Intenta mirar a su alrededor con la esperanza de encontrar un signo o marca familiar. Basándose en esta marca o signo, intenta averiguar dónde se encuentra. Si no reconoce algún letrero o punto de referencia, puede perderse.
Del mismo modo, los robots SLAM intentan generar un mapa de un entorno desconocido, así como su ubicación. De hecho, el robot debe detectar su ubicación antes de averiguar más sobre el medio ambiente. Aparte de esto, el robot intenta encontrar la ubicación sin un mapa.
La localización y el mapeo simultáneos pueden ayudar a resolver este problema con la ayuda de técnicas y equipos especiales. Este proceso comienza con un vehículo autónomo. El caso es que este tipo de máquinas gozan de un gran rendimiento de odometría. Básicamente, la audiometría ayuda a un robot a obtener una aproximación de su propia ubicación. En la mayoría de los casos, esto se calcula en función de la posición de las ruedas.
Para medir el rango, estos dispositivos utilizan un escáner láser. Una de las unidades más comunes que se utilizan para este propósito se conoce como LiDAR. Estos dispositivos son bastante precisos y fáciles de usar. Pero la desventaja es que cuesta mucho dinero comprarlos. La buena noticia es que también existen otras buenas alternativas. Por ejemplo, el sonar es una buena alternativa, especialmente a la hora de generar un mapa de entornos submarinos. Además, los dispositivos de imágenes también son una buena opción para SLAM. Puedes encontrarlos en formatos 3D o 2D. Estas unidades dependen de muchas variables, como la disponibilidad, el costo y las preferencias.
En el proceso de localización y mapeo simultáneos, otro componente principal es la recopilación de datos del entorno. El dispositivo autónomo utiliza puntos de referencia para determinar la ubicación con la ayuda de láseres y sensores. Pero el problema es que a los robots les resulta difícil determinar la ubicación si los puntos de referencia no están estacionarios. Aparte de esto, los puntos de referencia deben ser únicos para que el robot pueda diferenciarlos.
En pocas palabras, esta fue una introducción al mapeo robótico en lo que respecta a la localización y mapeo simultáneos.