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La tecnologia SLAM

La tecnologia SLAM è stata un punto di svolta nel miglioramento dell’autonomia dei robot.

Fino a poco tempo, i robot hanno lavorato principalmente in zone in cui le dimensioni dell’ambiente erano predefinite. Anche se i robot escono dalle gabbie e lavorano in luoghi quotidiani come magazzini o ospedali, la maggior parte di loro ha una conoscenza preliminare del proprio ambiente ed esegue una serie fissa di compiti.

Ora, poiché i robot acquisiscono maggiore autonomia ed eseguono attività in ambienti esterni e interni, sono tenuti a ricognire l’ambiente circostante per funzionare in modo sicuro ed efficiente. Tuttavia, non è facile per i robot navigare su terreni nuovi, complessi e dinamici senza informazioni preesistenti.

Qui, diamo uno sguardo alla tecnologia di localizzazione e mappatura simultanea o tecnologia SLAM che guida i robot autonomi in tali ambienti.

Cos’è la tecnologia SLAM?
La tecnologia SLAM è un programma per computer per costruire una mappa virtuale dei dintorni di un agente e aggiornare le sue coordinate in tempo reale. Questo processo in più fasi include l’allineamento dei dati del sensore utilizzando più algoritmi che utilizzano le capacità di elaborazione parallela delle unità di elaborazione grafica (GPU).

Senza la conoscenza preliminare della posizione del robot, la tecnologia SLAM può raccogliere le informazioni spaziali dell’ambiente dell’agente e costruire una mappa per aiutare i robot nella navigazione. Le informazioni vengono raccolte utilizzando diversi tipi di sensori. La tecnologia SLAM relativamente più recente utilizza le telecamere e si chiama Visual SLAM o VSLAM.

Mentre la tecnologia precedente come il GPS poteva mappare un agente o esseri umani, i robot non possono utilizzare il GPS poiché non può essere implementato in un ambiente interno e non sono sufficientemente accurati all’aperto poiché l’attività di navigazione richiede una precisione perfetta.

Come funziona?
La tecnologia SLAM utilizza metodi di localizzazione per posizionare un robot in un ambiente e creare una mappa per aiutare il robot a navigare. I metodi sono disponibili in due forme: misurazione della posizione relativa e ambiente di posizione assoluta.

Nella misurazione della posizione relativa, SLAM calcola la posizione del robot in base alle rotazioni delle ruote o utilizzando sensori per misurare le misurazioni inerziali come la velocità o la distanza percorsa. Per questi calcoli vengono utilizzati sensori come gli odometri delle ruote e le IMU (Inertial Measurement Unit), noti anche come sensori interocettivi, che misurano i valori interni al robot. Tuttavia, questo metodo ha i suoi limiti poiché i sensori sono soggetti a errori.

Le misurazioni del posizionamento assoluto utilizzano sensori esterocettivi insieme a telecamere e laser. I sensori extracettivi raccolgono informazioni dall’ambiente del robot.

I sensori extracettivi come i sensori acustici emettono onde sonar per calcolare il tempo di volo (ToF). I sensori laser vengono utilizzati anche per calcolare ToF. Tuttavia, questi sensori sono meno efficaci in ambienti su larga scala e corridoi aperti.

Con le telecamere ora utilizzate per acquisire dati, la precisione delle tecnologie SLAM è di prim’ordine. Le telecamere monoculari vengono utilizzate per soluzioni più economiche e fisicamente più piccole. Le telecamere stereo (leggi due telecamere) possono calcolare la terza dimensione, la profondità, ma in un intervallo limitato. La maggior parte dei sistemi SLAM ora utilizza telecamere RGB-D per generare mappe 3D attraverso la luce strutturata o la tecnologia ToF, per fornire direttamente informazioni sulla profondità.

I flussi di sensori combinati, noti anche come ” fusioni di sensori “, forniscono una stima migliore del movimento del robot. Gli algoritmi di filtro di Kalman e gli algoritmi di filtro delle particelle che si basano sui metodi sequenziali Monte Carlo vengono utilizzati per simulare questi input del sensore.

Quali sono le sue applicazioni?
La tecnologia VSLAM viene utilizzata nelle attività di realtà aumentata per proiettare accuratamente immagini virtuali sul mondo fisico.

L’applicazione viene utilizzata anche in una varietà di robot da campo. Rover e lander su Marte, droni , veicoli terrestri autonomi , robot agricoli ecc. Fanno un ampio uso della tecnologia VSLAM.

VSLAM, man mano che diventa più commercialmente praticabile, potrebbe sostituire il GPS nella maggior parte delle applicazioni.

SLAM è una delle principali innovazioni nel campo della visione integrata. La tecnologia è stata un punto di svolta nel miglioramento dell’autonomia dei robot.

Con così tante potenziali applicazioni in tutti i settori, la tecnologia è pronta per una grande adozione nei prossimi anni.

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