Kui rääkida robootikast, siis see tehnoloogia on väga arenenud. Teadlaste üks suurimaid väljakutseid on aga kaardistamine ja robotite stabiilsus. Siin tuleb appi SLAM. Selles artiklis käsitleme samaaegse seadistamise ja kaardistamise tähtsust. Lisateabe saamiseks lugege edasi.
Sissejuhatus SLAMi
Põhimõtteliselt on SLAM suurepärane viis GPS-i vahetamiseks ja see toimib samamoodi. See tehnoloogia juhendab roboteid, et nad saaksid õppida tundma keskkonda ja liikuda oma töös õiges suunas. Kuigi GPS on hea viis kaardistamiseks, on selle funktsioonil mõned puudused.
GPS-i piirangute tõttu kasutavad eksperdid nüüd sünkroontõlget ja kaardistamist. Tehnoloogia on osutunud parimaks GPS-süsteemiks, kuna see pakub palju eeliseid.
Süsteem
Kuna robotitel on suure võimsusega mälupangad, saavad nad jätkata oma positsioonide positsioneerimist SLAM-i abil. Peale selle ei garanteeri GPS roboti õiget asukohta. Paigaldamisel on aga SLAM parim valik. See integreerib anduri andmed mitmesse rühma, et moodustada kaart.
Kui tunnete, et see korraldus pole suurem asi, peaksite seda uuesti kaaluma. Anduri andmed läbivad mitmeid protsesse. See multimodaalne meetod kasutab paljusid algoritme. Kuna seda tüüpi konfiguratsioon on väga keeruline, nõuab see kaasaegsete GPU-de võimsust.
SLAM võib aidata lahendada paljusid maailma navigatsiooniprobleeme. Näiteks võib see tehnoloogia aidata droonidel ja robotitel leida tee kitsastesse ruumidesse. See on eriti kasulik siis, kui GPS-tehnoloogia ei tööta korralikult.
Põhimõtteliselt arvutab ja tuvastab SLAM robotite asukoha ja liikumise läheduses asuvate objektide suhtes.
Kaamerad, andurid ja andmed
Andmete kogumisel kasutavad SLAM-süsteemid mitut kaamerat. Kombineeritud andmete põhjal saavad need masinad kaardistada, et oleks lihtsam navigeerida. Pealegi on andurite abil võimalik robotitel ja droonidel nautida täpsust ja vastupidavust. Seega suudab masin hästi töötada ka keerulistes olukordades.
Kaasaegne
Nende tehnoloogiate abil jäädvustavad kaamerad 90 pilti sekundis. Peale selle postitavad nad ka palju LIDAR-pilte. Tänu sellele on robotid ja droonid oma asukohast teadlikumad.
Erinevad masinad kasutavad neid pilte joonistamisel ja kaardistamisel. Kuna need arvutused nõuavad suurt tootmisvõimsust, kasutatakse laialdaselt spetsiaalseid pildistamisseadmeid. Neid üksusi tuntakse GPU-dena, mida kasutatakse arvutites video tootmiseks ja mängimiseks.
Lühidalt, see on lühike ülevaade püsiasustuse ja kaardi vajadusest. Loodetavasti mõistate nüüd neid süsteeme palju paremini.