Positionnement et cartographie simultanés SLAM est une technologie utilisée dans le mouvement des robots. Cela signifie qu'un robot démarre dans un environnement inconnu, se localise grâce aux caractéristiques cartographiques observées pendant le mouvement, puis construit une carte en fonction de sa propre position, atteignant ainsi l'objectif de positionnement et de construction de carte simultanés.

Organigramme SLAM

Problèmes de base du SLAM

• Construction de cartes : comment intégrer les informations collectées par les capteurs dans un modèle cohérent ;
• Positionnement : Estimez les coordonnées et la posture du robot sur la carte. SLAM localisera le robot sur le modèle de carte tout en construisant un nouveau modèle de carte ou en améliorant une carte connue.

Technologies clés SLAM

• Représentation cartographique
• Méthode de traitement de l'information incertaine
• Association de données
• Auto-positionnement
• Explorer la planification globale des parcours

Classification SLAM

Selon la forme et le mode d'installation du capteur, il peut être divisé en deux catégories : lidar et vision :

LiDAR SLAM

• Avantages : Il peut mesurer l'angle et la distance des obstacles environnants avec une grande précision, une grande vitesse et une petite quantité de calcul. Il peut être transformé en un module SLAM en temps réel. Il est généralement utilisé pour scanner des obstacles dans un seul plan, il convient donc aux robots à mouvement planaire, tels que les véhicules sans pilote et les robots balayeurs.
• Inconvénients : coût de fabrication élevé et prix relativement élevé.

SLAM visuel

Visual SLAM est basé sur la croissance de la vitesse de traitement du CPU et du GPU et sur l'amélioration des performances matérielles. Selon le nombre et le type de caméras, le SLAM visuel comporte trois sous-directions, à savoir monoculaire, binoculaire et RGBD. Il existe également des caméras spéciales telles que fisheye et panoramique, mais elles sont minoritaires.