SLAM
SLAM (Simultaneous Localization And Mapping),即同步定位與地圖構(gòu)建,原理是使用相機(jī)、激光雷達(dá)、慣性測量單元等傳感器,來收集環(huán)境信息,然后用算法將這些信息融合起來,以確定機(jī)器人在未知環(huán)境中的位置,并構(gòu)建一張環(huán)境地圖。
SLAM是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人自主導(dǎo)航和后續(xù)交互的關(guān)鍵技術(shù)之一
在暢談機(jī)器人技術(shù)之前,小嵐想先跟大家聊聊,做好機(jī)器人的第一步:自主定位導(dǎo)航技術(shù)尤其重要。同時(shí),作為自主定位導(dǎo)航技術(shù)的重要突破口,SLAM技術(shù)的好壞,直接影響機(jī)器人在環(huán)境中的建圖、定位和后續(xù)的運(yùn)動(dòng)能力。
SLAM與各領(lǐng)域關(guān)系圖
在這里,我們要明確一個(gè)道理,SLAM≠自主移動(dòng)導(dǎo)航,不解決行動(dòng)問題。SLAM只解決實(shí)時(shí)定位與地圖構(gòu)建的問題。就跟人出行需要地圖參考一樣,機(jī)器人也如此。所以,不管是什么類型的機(jī)器人,第一步,就是要先做好SLAM。
1、機(jī)器人路徑規(guī)劃時(shí)需要地圖作為參考;
2、定位時(shí),為消除里程計(jì)的累加誤差造成的干擾做參考;
但在實(shí)際商用SLAM的過程中,會(huì)遇到各種各樣的問題,那么,一個(gè)優(yōu)秀的SLAM該怎么去打破重重壁壘,實(shí)現(xiàn)靈活應(yīng)用呢?
SLAM難點(diǎn)
大場景建圖難
機(jī)器人開展行動(dòng)的第一步就需要地圖的幫助,實(shí)際場景應(yīng)用中,機(jī)器人會(huì)遇到幾百、幾萬,甚至幾十萬㎡的工作場景,這時(shí)候來看,大地圖場景構(gòu)建確實(shí)是一個(gè)“攔路虎”。
1、 大場景建圖費(fèi)時(shí)費(fèi)力,效率低;
2、 相似場景特征點(diǎn)少,難以形成有效的全局匹配參考 ;
3、 大場景建圖難以閉環(huán);
由于環(huán)境場景大且多為長直走廊,導(dǎo)致SLAM建圖出現(xiàn)環(huán)路閉合失敗
為了解決上述這一難題,思嵐科技優(yōu)化了軟件算法、強(qiáng)化了建圖引擎,給了行業(yè)一個(gè)較為滿意和穩(wěn)定的解決方案—— SLAM3.0
相比較粒子濾波每次直接將傳感器數(shù)據(jù)更新進(jìn)入柵格地圖進(jìn)行增量式構(gòu)建的做法,基于圖優(yōu)化的SLAM3.0 摒棄固定的柵格地圖,能實(shí)現(xiàn)超大場景地圖構(gòu)建,同時(shí)擁有主動(dòng)式回環(huán)閉合糾正能力,讓地圖有個(gè)很好的閉環(huán)的過程,成為目前行業(yè)中最受歡迎的建圖方式。
SLAM難點(diǎn)
建圖細(xì)節(jié)不平整,有毛刺
目前,市面上利用開源或者自主優(yōu)化的SLAM算法建出來的地圖通常會(huì)存在建圖細(xì)節(jié)不平整,邊角有毛刺,有噪點(diǎn)干擾。因此,在實(shí)際投入使用的時(shí)候,無法為機(jī)器人提供良好的定位和導(dǎo)航能力,產(chǎn)品的落地應(yīng)用速度和效率也會(huì)大打折扣。
傳統(tǒng)SLAM建圖
為了解決這一難題,基于思嵐的SharpEdge™精細(xì)化構(gòu)圖技術(shù)構(gòu)建高精度、厘米級(jí)別地圖,超高分辨率。同時(shí),構(gòu)建的地圖規(guī)則、精細(xì),進(jìn)一步提升了定位的精確性。無需二次優(yōu)化修飾,直接滿足用戶預(yù)期。
SharpEdge™技術(shù)構(gòu)建的地圖效果,可讓機(jī)器人直接使用
SLAM難點(diǎn)
環(huán)境變化后,機(jī)器人無所適從
除了建圖閉環(huán)問題之外,機(jī)器人的定位問題也非常重要。因?yàn)槎ㄎ灰坏┢?那后續(xù)的導(dǎo)航也就歇菜了。
機(jī)器人應(yīng)用場景的環(huán)境變化無非包含以下幾種:
1、環(huán)境結(jié)構(gòu)性不強(qiáng):長直走廊
2、環(huán)境易變:現(xiàn)場隨時(shí)變
3、動(dòng)態(tài)障礙物多:人群不斷移動(dòng)
4、光照影響:黑色物體、燈光、玻璃等
針對以上這些常見的可能會(huì)讓機(jī)器人發(fā)生“定位偏”的這些問題,單靠單一的傳感器肯定解決不了所有問題,現(xiàn)在常見的解決方案有依靠多傳感器融合,激光+Vslam等多種方式融合,即使環(huán)境變化高達(dá)50%,機(jī)器人也能靈活應(yīng)對,長時(shí)間工作,不需要重復(fù)多次建圖。
SLAM難點(diǎn)
算力負(fù)擔(dān)重
SLAM 算法本身是一個(gè)對于外部系統(tǒng)有著諸多依賴的算法,這是一個(gè)切實(shí)的工程問題,所以運(yùn)算消耗是巨大的。雖然并沒有達(dá)到像訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)用服務(wù)器集群那種地步,但傳統(tǒng)上需要PC級(jí)別的處理器。但是對于很多機(jī)器人,比如掃地機(jī)是不可能裝一個(gè)PC級(jí)別的處理器進(jìn)去的,因此,為了讓 SLAM 能在這類設(shè)備里運(yùn)行,除了解決激光雷達(dá)成本外,還要對 SLAM 算法做出很好的優(yōu)化。
另外提一嘴,現(xiàn)在很多的優(yōu)化都是犧牲了SLAM的性能做出的,為了尋求在夠用和成本之間做了妥協(xié),但面對現(xiàn)實(shí)復(fù)雜環(huán)境時(shí),這種優(yōu)化可能會(huì)出現(xiàn)問題。為了更好地應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境,還需要對算法本身做出優(yōu)化。
目前,SLAM 的開源實(shí)現(xiàn)代表多為學(xué)術(shù)界,實(shí)際應(yīng)用有很多“坑”要處理,需要傳感器、系統(tǒng)參數(shù)、其他輔助設(shè)備的聯(lián)合調(diào)優(yōu)?；谶^去10年的技術(shù)和產(chǎn)品積累,思嵐科技在過去陸續(xù)推出SLAMWARE Core、SLAM Cube甚至機(jī)器人底盤開發(fā)產(chǎn)品來為機(jī)器人解決SLAM和運(yùn)動(dòng)控制的問題。但是對于很多機(jī)器人開發(fā)者來說,為了讓 SLAM 能在應(yīng)用中運(yùn)行,除了解決激光雷達(dá)成本外,還要對 SLAM 本身做出很好的優(yōu)化來解決上述SLAM過程中遇到的大場景建圖閉環(huán)、噪點(diǎn)等難題。思嵐也深知這一需求,應(yīng)運(yùn)而生了一款產(chǎn)品。
至于是什么產(chǎn)品?
這里先狠狠賣個(gè)關(guān)子!敬請期待。
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