SLAM (metoda)

SLAM ( simultaneous localization and mapping -   simultaneous localization and mapping) este o metodă folosită în instrumentele mobile autonome pentru a construi o hartă într-un spațiu necunoscut sau pentru a actualiza o hartă într-un spațiu cunoscut anterior, monitorizând simultan locația curentă și distanța parcursă. Metodele populare pentru o soluție aproximativă a acestei probleme sunt filtrul de particule și filtrul Kalman extins . Unele implementări ale metodei sunt utilizate în vehicule fără pilot , avioane , vehicule subacvatice autonome, rover-uri planetare și chiar în interiorul corpului uman.

Urgența problemei decurge din faptul că hărțile utilizate în mod obișnuit pentru agenții de navigație reflectă în principiu vederea spațiului fixată în momentul construirii lor și nu este deloc necesar ca vederea spațiului să fie aceeași la momentul în care sunt utilizate hărțile. În același timp, complexitatea procesului tehnic de determinare a locației curente cu construirea simultană a unei hărți precise se datorează preciziei scăzute a instrumentelor implicate în procesul de calcul al locației curente. Metoda de navigare și cartografiere simultană leagă două procese independente într-un ciclu continuu de calcule secvențiale, rezultatele unui proces participând la calculele altui proces.

Principalele abordări utilizate pentru implementarea sarcinii sunt EKF-SLAM , FastSLAM , DP-SLAM . Pentru zone relativ mari aflate în studiu, sunt utilizate sisteme multi-agenți (această abordare a fost folosită atunci când a studiat cartografia lui Marte de către un grup de roboți rover și a combinat hărțile studiate într-una singură).

Înscenare formală

Sarcina SLAM este de a calcula o estimare a locației agentului și o hartă a mediului dintr-o serie de observații pe timp discret cu o etapă de eșantionare . Toate cantitățile de mai sus sunt probabiliste. Scopul problemei este de a calcula . Aplicarea regulii lui Bayes este baza pentru actualizarea succesivă a locației posterioare, având în vedere o hartă și o funcție de tranziție :

În mod similar, harta poate fi actualizată secvenţial:

Ca și în cazul multor alte probleme de inferență, operând pe două variabile probabilistice, se poate ajunge la o soluție optimă locală prin aplicarea algoritmului EM .

Construirea unei hărți

Reprezentarea structurală a hărții terenului depinde de mediul de operare.

Pentru a selecta cea mai bună implementare a sarcinilor SLAM, este introdusă o clasificare condiționată a mediilor de operare:

• cu numeroase repere pronunțate (de exemplu, un câmp cu tufișuri libere)
• cu absența reperelor pronunțate (de exemplu, coridoare, încăperi în care colțurile pot acționa ca repere)

Dacă nu este posibil să se găsească repere în mediul studiat, atunci este rațional să îl reprezentăm ca o matrice, unde elementele care reflectă poziția obstacolelor au valoarea 1, iar toate celelalte au valoarea 0. ( O astfel de reprezentare a hărții este utilizată, de exemplu, în algoritmul DP-SLAM)

În cazul în care există numeroase repere în zona de studiu, harta este o serie de estimări ale locației acestora. Dimensiunea matricei este , unde  este dimensiunea spațiului,  este numărul de repere.

Pentru a stoca structura unei astfel de hărți, cel mai ușor este să folosiți o bază de date cartografică care să reflecte poziția reperelor, proprietățile și relațiile unice ale acestora. Matricea de evaluări a stării sistemului dinamic bazată pe filtrul Kalman extins utilizează exact această versiune a reprezentării hărții.

Telemetrul laser , sonarele , sistemele stereo sunt folosite ca telemetru . Odometrele pot fi folosite pentru a determina mișcarea și rotația robotului .

Link -uri

• Mapare 2D SLAM în timp real dintr-o imagine stereo Arhivat 18 aprilie 2016 la Wayback Machine
• Maparea 3D în endochirurgia virtuală folosind algoritmul SLAM Arhivat 26 martie 2020 la Wayback Machine
• DP-SLAM pentru competițiile Eurobot Arhivat 13 februarie 2012 la Wayback Machine
• [unu]
• Curs de curs SLAM Arhivat 5 februarie 2021 la Wayback Machine