¿Qué es la localización y el mapeo simultáneos?

Los robots usan mapas para moverse como los humanos. De hecho, los robots no pueden depender del GPS durante su funcionamiento en interiores. Aparte de esto, el GPS no es lo suficientemente preciso durante su operación al aire libre debido a una mayor demanda de decisión. Esta es la razón por la que estos dispositivos dependen de la localización y el mapeo simultáneos. También se conoce como SLAM. Averigüemos más sobre este enfoque.

Con la ayuda de SLAM, los robots pueden construir estos mapas mientras operan. Además, permite que estas máquinas detecten su posición a través de la alineación de los datos del sensor.

Aunque parece bastante simple, el proceso involucra muchas etapas. Los robots tienen que procesar los datos de los sensores con la ayuda de muchos algoritmos.

Alineación de datos del sensor

Las computadoras detectan la posición de un robot en forma de un punto de marca de tiempo en la línea de tiempo del mapa. De hecho, los robots continúan recopilando datos de sensores para saber más sobre su entorno. Te sorprenderá saber que capturan imágenes a una velocidad de 90 imágenes por segundo. Así es como ofrecen precisión.

Estimación de movimiento

Aparte de esto, la odometría de las ruedas considera la rotación de las ruedas del robot para medir la distancia recorrida. De manera similar, las unidades de medición inerciales pueden ayudar a la computadora a medir la velocidad. Estos flujos de sensores se utilizan para obtener una mejor estimación del movimiento del robot.

Registro de datos del sensor

El registro de datos del sensor ocurre entre un mapa y una medición. Por ejemplo, con la ayuda de NVIDIA Isaac SDK, los expertos pueden utilizar un robot para hacer coincidir mapas. Hay un algoritmo en el SDK llamado HGMM, que es la abreviatura de Hierarchical Gaussian Mixture Model. Este algoritmo se utiliza para alinear un par de nubes de puntos.

Básicamente, los filtros bayesianos se utilizan para resolver matemáticamente la ubicación de un robot. Se realiza con la ayuda de estimaciones de movimiento y un flujo de datos de sensores.

GPU y cálculos de fracción de segundo

Lo interesante es que los cálculos de mapeo se realizan hasta 100 veces por segundo según los algoritmos. Y esto solo es posible en tiempo real con la asombrosa potencia de procesamiento de las GPU. A diferencia de las CPU, las GPU pueden ser hasta 20 veces más rápidas en lo que respecta a estos cálculos.

Odometría visual y localización

La odometría visual puede ser una opción ideal para detectar la ubicación y orientación de un robot. En este caso, la única entrada es el video. Nvidia Isaac es una opción ideal para esto, ya que es compatible con odometría visual estéreo, que involucra dos cámaras. Estas cámaras funcionan en tiempo real para detectar la ubicación. Estas cámaras pueden grabar hasta 30 fotogramas por segundo.

Para resumir, esta fue una breve mirada a la localización y mapeo simultáneos. Con suerte, este artículo le ayudará a comprender mejor esta tecnología.

¡Haz clic para puntuar esta entrada!
(Votos: 0 Promedio: 0)
Abrir chat