Her er den beste SLAM-løsningen for roboter

Av | november 8, 2021

Det første du må gjøre før du går videre til den beste løsningen er definisjonen av SLAM og dens applikasjoner. Den fulle formen for SLAM er samtidig lokalisering og kartlegging. Dette er en metode som er en del av robotens kunstige intelligens, som hjelper dem å lage kart og navigere rundt. Dette er fordi, i likhet med mennesker, trenger selv roboter kart for å finne veien. Men i motsetning til mennesker kan de ikke bruke GPS fordi den ikke viser det nøyaktige området, noe som kan være et problem for roboter fordi de trenger nøyaktighet.

I tillegg fungerer ikke GPS godt innendørs. Derfor trenger de både lokalisering og kartlegging for å hjelpe dem med å kartlegge områdene og plasseringer underveis. Dette gjøres av roboter når de matcher informasjonen de samler inn med informasjonen som er lagret. Gjennom dette kartlegger de områdene de skal til. Selv om det høres enkelt ut, er det flere stadier i prosessen med å kartlegge og matche lagrede data til nylig innsamlede data. Og forskjellige algoritmer brukes for å få den typen data parallelt med GPUene.

SLAM-metoden for roboter bruker flere applikasjoner, og som nevnt ovenfor består prosessen av flere stadier. Disse applikasjonene er:

  • Tilpasning av sensordata – I dette programmet tar roboten bilder 90 ganger i sekundet for å måle dybdebildet og 20 ganger i sekundet for å måle det nøyaktige området. I datamaskiner er roboten bare et poeng. Dermed samler sensorene i bilen hele tiden informasjon om omgivelsene. Med denne informasjonen kartlegger de den nåværende situasjonen og dens nøyaktige plassering. Den markerer også avstanden mellom deres tidligere plasseringer.

  • Bevegelsesvurdering – De roterende hjulene på roboter måler hvor langt den har kjørt så langt. Treghetsmåleenheter registrerer også hastigheten og hastigheten til maskinens posisjon. All denne informasjonen er kombinert i en sensorkombinasjon for å vite den generelle ytelsen og statusen til robotens bevegelser.

  • Sensordataregistrering – Sensordataregistrering kalles også måling mellom to datapunkter. Det kan også være en måling mellom en nylig registrert måling og et allerede installert kart. Når de nye dataene er registrert, kan den lage et nytt områdekart eller skanne det på et forhåndsinnspilt kart inne i roboten.

  • GPU for brøkdelsekundberegninger – Kart tegnet av roboten telles 20-100 ganger per sekund. Og for disse beregningene må prosessorkraften være på et høyt nivå. For dette må GPUer være kraftigere enn gjennomsnittlig CPU.

  • Visuell odometri og kartlegging for lokalisering – Visuell odometri er et program som bruker video som eneste inngang for datainnsamling. Når det gjelder kartlegging er det tre måter å gjøre dette på. Den ene er å registrere og bruke algoritmer for å bygge et kart basert på en algoritme for den som styrer roboten. Den andre er å kringkaste en dataalgoritme for kontrolleren på stasjonen for å tegne kartet. For det tredje – det mest anbefalte – er bruk av odometri og registrering av data ved hjelp av en lidar-skanning slik at kartlegging kan gjøres ved hjelp av loggkartleggingsteknikker. Dermed slipper roboten å løpe gjentatte ganger i samme område for å samle informasjon.

Kategori: gpu

Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert. Obligatoriske felt er merket med *