同期測位と地図構築 SLAM は、ロボットが未知の環境に出発し、移動中に観察された地図の特徴を通じて自身の位置を特定し、自身の位置に基づいて地図を構築することで、位置決めと地図の同時実行の目的を達成するロボット移動技術です。工事。

SLAMのフローチャート

SLAM の中核問題

• マップの構築: センサーによって収集された情報を統合し、一貫したモデルに統合する方法。
• 位置決め: SLAM は、新しい地図モデルを構築するとき、または既知の地図を改良するときに、地図上のロボットの座標と姿勢を推定します。

SLAMの主要技術

• 地図表現
• 不確実な情報処理方法
• データの関連付け
• セルフポジショニング
• グローバルなパス計画を検討する

SLAM分類

センサーの形状と設置方法に応じて、ライダーとビジョンの 2 つのカテゴリに分類できます。

ライダースラム

• 利点: 周囲の障害物点の角度と距離を高精度で測定でき、高速でほとんど計算が必要ありません。一般に、単一平面内の障害物をスキャンするために使用されます。そのため、無人車両や清掃ロボットなど、平面内を移動するロボットに適しています。
• 短所: 製造コストが高く、価格も比較的高い。

ビジュアルスラム

Visual SLAM は、CPU と GPU の処理速度の向上とハードウェア パフォーマンスの向上に基づいており、カメラの数と種類に応じて、単眼、双眼、RGBD という 3 つのサブ方向があります。魚眼カメラやパノラマカメラなどのカメラは少数派です。