¿Por qué necesitamos localización y mapeo simultáneos?

Hemos logrado grandes avances en lo que respecta a la robótica. Pero donde nos hemos estancado es la falta de apoyo a los robots a la hora de encontrar la ubicación.

¿QUÉ ES SLAM?

Sin embargo, Computer Vision también ha encontrado una solución para esto. La localización y el mapeo simultáneos están aquí para que los robots los guíen en cada paso del camino, como un GPS.

Si bien el GPS sirve como un buen sistema de mapas, ciertas restricciones limitan su alcance. Por ejemplo, los interiores restringen su alcance y los exteriores tienen varias barreras que, si el robot golpea, pueden poner en peligro su seguridad.

Y, por lo tanto, nuestro chaleco de seguridad es la localización y el mapeo simultáneos, más conocido como SLAM que lo ayuda a encontrar ubicaciones y mapear sus viajes.

¿CÓMO FUNCIONA SLAM?

Como los robots pueden tener grandes bancos de memoria, siguen mapeando su ubicación con la ayuda de la tecnología SLAM. Entonces, al registrar sus viajes, traza mapas. Esto es muy útil cuando el robot tiene que trazar un rumbo similar en el futuro.

Además, con el GPS, la certeza con respecto a la posición del robot no es una garantía. Pero SLAM ayuda a determinar la posición. Utiliza la alineación de múltiples niveles de los datos del sensor para hacerlo, de la misma manera, crea un mapa.

Ahora bien, si bien esta alineación parece bastante fácil, no lo es. La alineación de los datos del sensor como proceso tiene muchos niveles. Este proceso multifacético requiere la aplicación de varios algoritmos. Y para eso, necesitamos una visión por computadora suprema y procesadores supremos que se encuentran en las GPU.

SLAM Y SU MECANISMO DE TRABAJO

Cuando se le plantea un problema, SLAM (localización y mapeo simultáneo) lo resuelve. La solución es lo que ayuda a los robots y otras unidades robóticas como drones y robots con ruedas, etc., a encontrar su camino fuera o dentro de un espacio en particular. Resulta útil cuando el robot no puede utilizar GPS o un mapa integrado o cualquier otra referencia.

Calcula y determina el camino a seguir con respecto a la posición y orientación del robot con respecto a varios objetos en las proximidades.

SENSORES Y DATOS

Utiliza sensores para este propósito. Los diferentes sensores a modo de cámaras (que utilizan LIDAR y medidor de acelerador y una unidad de medida inercial) recogen datos. Luego, estos datos consolidados se desglosan para crear mapas.

Los sensores han ayudado a aumentar el grado de precisión y solidez del robot. Prepara el robot incluso en condiciones adversas.

TECNOLOGÍA UTILIZADA

Las cámaras toman 90 imágenes en un segundo. No acaba aquí. Además, las cámaras también hacen clic en 20 imágenes LIDAR en un segundo. Esto da una cuenta precisa y exacta de los alrededores cercanos.

Estas imágenes se utilizan para acceder a puntos de datos para determinar la ubicación relativa a la cámara y luego trazar el mapa en consecuencia.

Además, estos cálculos requieren un procesamiento rápido que solo está disponible en las GPU. Cerca de 20-100 cálculos se llevan a cabo en el lapso de un segundo.

Para concluir, recopila datos evaluando la proximidad espacial y luego utiliza algoritmos para descifrar estas yuxtaposiciones. Finalmente, el robot crea un mapa.

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