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Roboter sind auf Karten angewiesen, um sich zu bewegen. Obwohl sie GPS verwenden können, reicht dies nicht aus, wenn sie in Innenräumen betrieben werden. Ein weiteres Problem mit GPS ist, dass es nicht genau genug ist. Daher können sich Roboter nicht auf GPS verlassen. Daher sind diese Maschinen auf Simultaneous Localization and Mapping angewiesen, die mit SLAM abgekürzt wird. Lassen Sie uns mehr über diese Technologie erfahren.
Mithilfe von SLAM erstellen verschiedene Arten von Maschinen wie Robotern Karten, während sie sich bewegen. Mit diesen Karten bewegen sie sich herum, ohne mit verschiedenen Objekten in einem Raum zusammenzustoßen. Es mag einfach klingen, aber dieser Prozess besteht aus mehreren Schritten, bei denen die Sensordaten mithilfe verschiedener Algorithmen abgeglichen werden. Diese Algorithmen nutzen die Leistung der heutigen GPUs.
Ausrichtung der Sensordaten
Heutige Computer betrachten die Position eines Roboters als Zeitstempelpunkt auf einer Zeitleiste oder einer Karte. Außerdem sammeln Roboter mit diesen Sensoren weiterhin Daten über ihre Umgebung. Der interessante Teil ist, dass Kamerabilder 90 Mal pro Sekunde für korrekte Messungen aufgenommen werden. Wenn sich Roboter bewegen, erleichtern Datenpunkte es dem Roboter, Unfälle zu vermeiden.
Bewegungsschätzung
Außerdem berücksichtigt die Rad-Odometrie die Drehung der Räder des Roboters. Der Zweck besteht darin, dem Roboter zu helfen, seine Verfahrstrecke zu messen. Abgesehen davon verwenden sie die Inertial-Messeinheiten auch, um Beschleunigung und Geschwindigkeit abzuschätzen.
Sensordatenregistrierung
Da die Datenregistrierung zwischen zwei Messungen auf einer Karte erfolgt. Erfahrene Entwickler können einen Roboter mithilfe von Scan-to-Map-Matching leicht lokalisieren.
GPUs, die Split-Second-Berechnungen durchführen
Die Geschwindigkeit dieser Mapping-Berechnungen liegt zwischen 20 und 100 Mal pro Sekunde. Es hängt alles von den Algorithmen ab. Und das Gute ist, dass diese Roboter leistungsstarke GPUs verwenden, um diese Berechnungen durchzuführen.
Im Gegensatz zu einer normalen CPU ist eine leistungsstarke GPU bis zu 20-mal schneller. Daher werden für die gleichzeitige Lokalisierung und Abbildung leistungsstarke Grafikverarbeitungseinheiten verwendet.
Visuelle Odometrie zur Unterstützung bei der Lokalisierung
Der Zweck der visuellen Odometrie besteht darin, die Orientierung und Position eines Roboters wiederherzustellen. Leistungsstarke GPUs verwenden zwei Kameras, die in Echtzeit funktionieren, um den Standort mit einer Geschwindigkeit von 30 Bildern pro Sekunde zu bestimmen.
Mit Hilfe der Stereo-Visual-Odometrie können Roboterentwickler den Standort eines Roboters ermitteln und für die richtige Navigation verwenden. Außerdem können zukünftige Entwicklungen in der Welt der visuellen Odometrie dazu beitragen, dass die Dinge einfacher werden als zuvor.
Kartenerstellung, die bei der Lokalisierung hilft
Es gibt drei verschiedene Möglichkeiten, Karten zu erstellen. Bei der ersten Methode arbeiten Mapping-Algorithmen unter der Aufsicht eines Supervisors. Daher wird der Prozess manuell gesteuert. Andererseits erfordert die zweite Methode zu diesem Zweck die Leistung einer Workstation.
Bei der dritten Methode können Odometriedaten und Lidar-Scan-Aufzeichnungen zur Erleichterung beitragen. Bei diesem Ansatz kann die Protokollzuordnungsanwendung helfen, die Zuordnung offline durchzuführen.
Lange Rede, kurzer Sinn, dieser Artikel wird Ihnen hoffentlich dabei helfen, Ihr Verständnis der simultanen Lokalisierung und Kartierung zu verbessern.

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