التوطين والرسم الخرائطي المتزامن
تحديد المواقع ورسم الخرائط في وقت واحد SLAM هي تقنية تستخدم في حركة الروبوت. وهذا يعني أن الروبوت يبدأ في بيئة غير معروفة، ويحدد موقعه من خلال ميزات الخريطة التي يتم رصدها أثناء الحركة، ثم يقوم ببناء خريطة بناءً على موقعه الخاص، وبالتالي تحقيق غرض تحديد المواقع وإنشاء الخريطة في وقت واحد.
مخطط انسيابي لـ SLAM
القضايا الأساسية لـ SLAM
- بناء الخرائط: كيفية دمج المعلومات التي تم جمعها بواسطة أجهزة الاستشعار في نموذج متسق؛
- تحديد الموقع: قم بتقدير إحداثيات الروبوت وموقعه على الخريطة. سيقوم SLAM بتحديد موقع الروبوت على نموذج الخريطة أثناء بناء نموذج خريطة جديد أو تحسين خريطة معروفة.
تقنيات SLAM الرئيسية
- تمثيل الخريطة
- طريقة معالجة المعلومات غير المؤكدة
- ارتباط البيانات
- تحديد المواقع الذاتية
- استكشاف تخطيط المسار العالمي
تصنيف SLAM
وفقا لشكل وطريقة تركيب المستشعر، يمكن تقسيمه إلى فئتين: ليدار والرؤية:
ليدار سلام
- المزايا: يمكنه قياس زاوية ومسافة العوائق المحيطة بدقة عالية وسرعة عالية وكمية صغيرة من الحساب. يمكن تحويله إلى وحدة SLAM في الوقت الحقيقي. يتم استخدامه بشكل عام لمسح العوائق في مستوى واحد، لذا فهو مناسب للروبوتات ذات الحركة المستوية، مثل المركبات غير المأهولة والروبوتات الكاسحة.
- العيوب: تكلفة التصنيع العالية والسعر المرتفع نسبيًا.
فيجوال SLAM
يعتمد Visual SLAM على نمو سرعة معالجة وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات وتحسين أداء الأجهزة. وفقًا لعدد ونوع الكاميرات، فإن SLAM المرئي له ثلاثة اتجاهات فرعية وهي أحادية العين وثنائية العين وRGBD. بالإضافة إلى ذلك، هناك كاميرات خاصة مثل عين السمكة والبانوراما، ولكنها قليلة.