La mejor solución SLAM para robots está aquí - inteligenciaes

La mejor solución SLAM para robots está aquí

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Antes de entrar en la mejor solución, lo primero y más importante a ver es la definición de SLAM y sus aplicaciones. La forma completa de SLAM es la localización y el mapeo simultáneos. Es un método, parte de la inteligencia artificial de los robots, que les ayuda a crear mapas y navegar. Esto se debe a que, al igual que los humanos, incluso los robots necesitan mapas para orientarse. Pero a diferencia de los humanos, no pueden usar el GPS porque no muestra un área precisa, lo que puede ser problemático para los robots, ya que necesitan precisión.

Además, el GPS no funciona tan bien en interiores. Es por eso que necesitan un método de localización y mapeo simultáneo que les ayude a mapear sus áreas y la ubicación a medida que avanzan por el camino. Lo hacen los robots cuando alinean los datos que recopilan con los datos almacenados. A través de eso, trazan un mapa de las áreas por donde deben ir. Incluso si suena fácil, hay varias etapas en el proceso de mapeo y alineación de los datos almacenados con los datos recién recopilados. Y se utilizan una variedad de algoritmos para obtener el tipo de datos en paralelo a las GPU.

Se utilizan varias aplicaciones en el método SLAM para robots, como se mencionó anteriormente que el proceso contiene múltiples etapas. Estas aplicaciones son:

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  • Alineación de datos del sensor: con esta aplicación, un robot captura las imágenes 90 veces por segundo para mediciones de imágenes de profundidad y 20 veces por segundo para mediciones de rango precisas. En las computadoras, un robot no es más que un punto. De modo que los sensores de la máquina recopilan continuamente datos sobre su entorno. Con estos datos, extraen el mapa y la ubicación exacta de su estado actual. También registra la distancia entre su ubicación anterior.

  • Estimación de movimiento: las ruedas giratorias de los robots miden la distancia recorrida hasta ahora. Las unidades de medición inerciales también registran la velocidad y la aceleración de la posición de la máquina. Todos estos datos se juntan en la fusión de sensores para conocer el rendimiento general y el estado de los movimientos del robot.

  • Registro de datos del sensor: el registro de datos del sensor también se denomina medición entre dos puntos de datos. También puede ser una medición entre una medición recién registrada y el mapa ya incorporado. Una vez que se registran los nuevos datos, puede crear un nuevo mapa de área o escanear sobre el mapa prerregistrado dentro del robot.

  • GPU para cálculos en fracciones de segundo: los mapas dibujados por el robot se calculan entre 20 y 100 veces por segundo. Y para estos cálculos, la potencia de procesamiento debe ser de alto nivel. Y para eso, las GPU también deberían ser más potentes que la CPU promedio.
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  • Odometría visual y mapeo para la localización: la odometría visual es una aplicación que usa video como la única entrada para la recolección de datos. En cuanto al mapeo, hay tres formas de hacerlo. Una es registrar y ejecutar algoritmos para que la persona que controla el robot construya el mapa basándose en el algoritmo. El segundo es transmitir el algoritmo de datos para que el controlador en la estación dibuje el mapa. Y el tercero, el más recomendado, es registrar los datos utilizando la aplicación de odometría y el escaneo LIDAR para que el mapeo se pueda realizar mediante la técnica de mapeo de registros. De esta manera, el robot no tiene que correr por la misma área una y otra vez para recopilar información.

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