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  • SLAM技术优势 从思岚科技SLAM3.0说起

    SLAM,全稱是Simultaneous Localization and Mapping,中文叫即時定位與地圖構建。

    簡單地描述,一個是建圖,給它一個固定的環(huán)境。另一個是定位,在這個環(huán)境里,知道自己在什么位置,不會走丟。場景是什么樣呢?如下:

    知道“我”在哪里?——餐廳環(huán)境的任何一個位置。

    此刻“我”在什么地方?——餐廳的1號桌旁。

    “我”知道怎么走?——從1號桌,去到5桌。

    從不同的傳感器來分,SLAM技術主要可分為激光slam和視覺slam(VSLAM)兩種,相對來說,激光slam要比視覺slam起步更早,在理論、技術上相對更成熟。

    在商用機器人市場,核心技術在于導航方式,從之前的磁條導航、二維碼導航、到現(xiàn)在的SLAM技術導航。主要從兩方面提升,一方面減少輔助的配件,另一方面提高運行的穩(wěn)定性和加強避障效果,其技術的核心標準,只需從三個方面判斷,定位、導航、避障,定位準確,導航通暢,避障靈敏。

    目前,SLAM技術發(fā)展至今已有30多年的歷史了,之前的大部分時間都是在按部就班的發(fā)展,隨著機器人產(chǎn)業(yè)在市場的不斷升溫,SLAM技術開始進入大眾視野,迎來了發(fā)展的春天。

    在傳統(tǒng)SLAM技術中,僅僅在建圖環(huán)節(jié)完整應用了SLAM,而在導航環(huán)節(jié)受限于技術,只能做到定位,無法實現(xiàn)實時地圖構建,就必須手動更新地圖或保持穩(wěn)固的環(huán)境,這就容易導致機器人對動態(tài)障礙識別不靈敏、不準確。

    近幾年來,SLAM技術已取得了很大的進展,并應用于各類不同環(huán)境的服務機器人中。以思嵐科技的激光SLAM技術為例,在新冠疫情中使用到的優(yōu)必選智能引導機器人Cruzr、

    達闥醫(yī)護助理機器人Pepper、小笨智能消毒機器人等均采用了思嵐科技的激光SLAM解決方案。

    目前,思嵐科技的SLAM技術已升級至3.0版本,與傳統(tǒng)SLAM技術相比,思嵐科技推出的變革式SLAM 3.0技術,采用了圖優(yōu)化的方式進行地圖的構建,能實現(xiàn)百萬平米級別的實時地圖構建能力,同時擁有主動式回環(huán)閉合糾正能力,能很好的消除長時間運行導致的里程累計誤差。

    SLAM技術優(yōu)勢

    思嵐科技SLAM 3.0 采用SharpEdge精細化構圖技術,可構建高精度、厘米級別地圖,超高分辨率。同時,構建的地圖規(guī)則、精細,進一步提升了定位的精確性。無需二次優(yōu)化修飾,能直接滿足用戶預期。

    相比較粒子濾波每次直接將傳感器數(shù)據(jù)更新進入柵格地圖進行增量式構建的做法,基于圖優(yōu)化的SLAM 3.0 摒棄固定的柵格地圖,存儲地圖構建過程中調整了圖結構中每個節(jié)點的pose和對應的傳感器信息以及所有關鍵點構建的位姿關系圖,利用全部的機器人位姿信息和對應傳感器數(shù)據(jù)生成環(huán)境地圖。

    當機器人運動到已經(jīng)探索過原環(huán)境時,SLAM 3.0可依賴內部的拓撲圖進行主動式的閉環(huán)檢測。當發(fā)現(xiàn)了新的閉環(huán)信息后,SLAM 3.0使用Bundle Adjuestment(BA)等算法對原先的位姿拓撲地圖進行修正(即進行圖優(yōu)化),從而能有效的進行閉環(huán)后地圖的修正,實現(xiàn)更加可靠的環(huán)境建圖。即使當時地圖上看誤差較大,SLAM 3.0也可靈活對已產(chǎn)生的地圖進行調整。

    SLAM技術優(yōu)勢SLAM 3.0在各大場景下地圖構建案例

    目前,在思嵐科技的最新自主定位導航方案中,均采用了SLAM 3.0圖優(yōu)化,即使面對各類復雜的應用環(huán)境,機器人也能靈活應對。

    在激光SLAM技術領域,思嵐科技是我國最早從事相關技術研發(fā)的企業(yè),截止目前,思嵐科技的產(chǎn)品已被廣泛應用于微軟、殼牌、優(yōu)必選、科大訊飛、軟銀等知名企業(yè)的服務機器人項目中。未來,隨著服務機器人市場需求的不斷爆發(fā),思嵐科技的產(chǎn)品將被應用于更多服務機器人產(chǎn)品中。

    目前,激光slam是各大商用機器人廠商使用最多的一種自主導航方案。但未來激光SLAM與視覺slam兩者融合使用將成為今后的趨勢,也是未來進一步提高機器人導航避障的方向。

    關鍵字:SLAM技术优势,SLAM,SLAM技术

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