slam навигация что это
SLAM (метод)
Из Википедии — свободной энциклопедии
SLAM (англ. simultaneous localization and mapping — одновременная локализация и построение карты) — метод, используемый в мобильных автономных средствах для построения карты в неизвестном пространстве или для обновления карты в заранее известном пространстве с одновременным контролем текущего местоположения и пройденного пути. Популярные методы приближённого решения данной задачи — фильтр частиц и расширенный фильтр Калмана. Некоторые реализации метода используются в беспилотных автомобилях, летательных аппаратах, автономных подводных аппаратах, планетоходах, и даже внутри человеческого тела.
Насущность проблемы связана с тем, что карты, обычно используемые для навигации агентов, в основном отражают вид пространства, зафиксированный в момент их построения, и совсем не обязательно, что вид пространства будет тем же в момент использования карт. При этом сложность технического процесса определения текущего местоположения с одновременным построением точной карты обусловлена низкой точностью приборов, участвующих в процессе вычисления текущего местоположения. Метод одновременной навигации и построения карты увязывает два независимых процесса в непрерывный цикл последовательных вычислений, при этом результаты одного процесса участвуют в вычислениях другого процесса.
Основные подходы, используемые для реализации задачи — EKF-SLAM, FastSLAM, DP-SLAM. При относительно больших исследуемых площадях применяются многоагентные системы (такой подход был применён при исследовании картографии Марса группой роботов-марсоходов и соединении исследуемых карт в одну).
Система навигации и построения карт vSLAM
В современных роботах-пылесосах используются новейшие технологии, позволяющие строить и прокладывать наиболее оптимальный маршрут во время уборки. С этой целью используется метод одновременной навигации и построения карты, известный как SLAM (Simultaneous Localization And Mapping). Часто встречается обозначение VSLAM, где символ V означает «визуальный». Данный метод помогает выстроить карту в совершенно незнакомом пространстве или обновить уже существующий маршрут. Одновременно контролируется текущее положение пылесоса и его пройденный путь.
История развития интеллекта роботов
У самых первых роботов-пылесосов отсутствовала картография, режимы движения vslam, поэтому их перемещение по квартире было беспорядочным и хаотичным. В наиболее продвинутых моделях к этому режиму добавлялось движение по спирали и вдоль стен. В дальнейшем, навигация несколько улучшилась и стала способна оценивать примерную квадратуру по некоторым явным признакам. В основном, использовалось количество ударов при столкновении робота с препятствиями. Если это происходило слишком часто, значит у этого помещения небольшие размеры.
Позднее умные пылесосы были оборудованы дополнительным приспособлением – маячком-координатором, закрывающим устройство в ограниченном пространстве на определенное время. Эти маяки устанавливались в дверных проемах и запирали агрегат в той или иной комнате на заданное время. Таким образом, зоны и режим уборки распределялись равномерно, однако, оставалась проблема пропусков мест, остающихся неубранными.
Через некоторое время система навигации устройств дополнилась камерой. В результате, пылесос охватывал все доступные площади и не оставлял загрязненных мест. Одновременно, он запоминал место, где находится база для зарядки. Постепенно модели роботов еще более совершенствовались и значительно «поумнели» с появлением слэма – метода SLAM.
Что такое SLAM
Метод SLAM состоит из двух независимых процессов, одновременно включающих в себя навигацию и построение карты маршрута. Во время его действия выполняются последовательные вычисления, проводимые в непрерывном цикле. Полученные результаты оказываются взаимосвязаны, уточняя и дополняя друг друга.
Отвечая на вопрос, что такое slam следует отметить, что для построения карты требуется сбор информации, поступающей от датчиков, ее последующая интеграция и обработка. По итогам анализа полученных данных, составляется представление об окружающем пространстве.
В то же самое время выполняется локализация, определяющая расположение пылесоса на полученной карте. Условно она разделяется на два типа – локальную и глобальную. В первом случае положение робота известно заранее, а во втором – локализация осуществляется для незнакомого места. Последний вариант, помимо основной задачи, дает возможность найти похищенный пылесос.
Таким образом, метод SLAM заключается в одновременном построении карты и локализации объекта на этой карте. Эти задачи решаются в комплексе не могут выполняться вне зависимости между собой. То есть, карта нужна для локализации, а локализация требуется для того, чтобы создать карту. Определенные трудности в этом процессе создает относительно низкая точность приборов, принимающих участие в вычислениях.
Построение карт SLAM
Карты помещений строятся двумя методами – камерами (рис. 1) и лазерным дальномером (рис. 2). В первом варианте используется навигация vslam – выполняется фотографирование поверхностей и дверных проемов. Полученные данные сохраняются в памяти устройства и применяются в дальнейшей работе.
Некоторые модели для обработки информации пользуются технологией NST, которая делает сравнение фотографий, полученных с камеры. Эти данные необходимы в дальнейшем для корректировки маршрута. Таким образом, камерная технология обеспечивает более качественное построение карт помещений, сокращает количество ошибок и захватывает большие площади для уборки.
Второй метод – лазерный был впервые использован американской компанией Neato. В каждой модели был установлен лазерный дальномер, расположенный в специальной башенке сверху корпуса. Основная задача данного устройства заключается в измерениях расстояний от пылесоса до предметов, встречающихся на его пути.
Карты SLAM в роботах-пылесосах
Современные пылесосы оборудованы обеими технологиями – камерной и лазерной. Наиболее популярными моделями считаются следующие:
Русские Блоги
SLAM ≠ Автономное позиционирование и навигация роботов
Технология SLAM как ключевая технология автономного передвижения роботов заставила многих людей неправильно понять: SLAM = автономное позиционирование и навигация роботов.
на самом деле,SLAM ≠ Автономное позиционирование и навигация роботов, Не решает проблему действий.
Для решения проблемы интеллектуального движения роботов, помимо технологии SLAM, вам также необходимо присоединитьсяПланирование пути и контроль движения. После того, как технология SLAM помогает роботу определить свое собственное положение и построить карту, он выполняет функцию, называемую навигацией по целевой точке. С точки зрения непрофессионала, это означает спланировать путь от точки A до точки B, а затем позволить роботу двигаться дальше.
Автономное позиционирование и навигация роботов = SLAM + планирование пути и управление движением
Планирование движения в основном делится на:Глобальное планирование、Частичная планировка.
Глобальное планирование
Глобальное планирование, как следует из названия, представляет собой логику планирования движения верхнего уровня. Оно находит самый быстрый путь к целевой точке на карте в соответствии с предварительно записанной картой окружающей среды робота в сочетании с текущей позой робота и положением целевой точки задачи.
Местное планирование
Когда окружающая среда меняется или путь, запланированный верхним уровнем, не способствует фактическому ходьбе робота (например, робот встречает препятствия во время ходьбы), планирование локального пути будет точно настроено.
Отличие от глобального планирования заключается в том, что местное планирование может не знать, куда движется робот, но оно особенно хорошо помогает избегать препятствий перед роботом.
Два уровня модулей планирования работают вместе, и робот может хорошо реализовать интеллектуальное движение из точки А в точку Б. Однако в реальной рабочей среде вышеуказанной конфигурации недостаточно. Потому что процесс планирования движения также включает статические карты и динамические карты.
A*алгоритм
D*алгоритм
Вышеупомянутые алгоритмы представляют собой алгоритмы планирования пути, необходимые большинству роботов в настоящее время. Они могут сделать роботов такими же умными, как люди, быстро спланировать кратчайший путь из точки A в точку B и знать, как преодолевать препятствия. ноПодметающий роботПоскольку это один из первых сервисных роботов, появившихся на потребительском рынке, алгоритм планирования пути, который ему нужен, является более сложным.
Покрытие пространства
Функции, необходимые для подметающего робота, отличаются от функций роботов, представленных на рынке.Например, для I-образной очистки возврата, как очистить эффективно, не повторяя очистку? Как заставить подметальщиков понимать концепции комнат, дверей и коридоров, как людей?
В ответ на эти проблемы в академических кругах давно появилась специальная тема исследования, называемая охватом пространства, а также было предложено множество алгоритмов и теорий. Среди них наиболее известен «Разложение Морзе», с помощью которого подметальная машина делит пространство, а затем очищает его.
Поэтому он хочет не реализовывать алгоритм от A до B как можно скорее. Чтобы максимально очистить дом, он должен попытаться охватить все области от A до B, чтобы реализовать функцию подметающих роботов, «подметающих пол».
Таким образом, для развития технологий автономного позиционирования и навигации роботов по-прежнему требуется все больше и больше технологий для их поддержки, что подходит для большего числа сценариев. Хотя технологии и спрос меняются, неизменным остается то, что отрасль не изменится, чтобы учиться друг у друга и интегрировать различные новые технологии.
Как работают сенсоры роботов-пылесосов
Содержание
Содержание
Наблюдение за работой робота-пылесоса — довольно медитативное и умиротворяющее занятие. Но время от времени у пытливых умов появляется вопрос: «Как роботу удается ориентироваться в пространстве и преодолевать возникающие на его пути препятствия?» Давайте разбираться!
Несмотря на огромное количество мифов о работе робота-пылесоса, этот девайс по праву занимает свое место в наших домах, а все благодаря той легкости и скорости, с которой он выполняет уборку. Его эффективность во многом зависит от количества и типа электронных сенсоров, установленных на борту. В зависимости от модели, робот-пылесос использует от 6 до 15 датчиков, включенных в различные системы.
Назначение датчиков — построение карты объекта, ориентирование в пространстве и обеспечение безопасности девайса. Данные, получаемые с сенсоров, обрабатывает управляющая программа. Ориентируясь на полученные значения параметров, применяются те или иные сценарии, непосредственно влияющие на действия робота-уборщика.
Только слаженная работа всех систем обеспечивает работу пылесоса.
Система позиционирования
Основная система любого робота-пылесоса, отвечающая за построение карты убираемой территории и определение точного местоположения электронного уборщика внутри помещения.
В основе работы системы лежит метод SLAM (Simultaneous Localization And Mapping), основная идея которого — построение ситуационной карты и локализация объекта в пространстве. Это происходит следующим образом. Сканер, установленный на объекте, проверяет пространство вокруг и по отклику своих датчиков составляет карту местности.
В сегмент бытовой техники изобретение пришло из области освоения космоса и близлежащих планет: одними из первых такие радары (точнее, лидары) получили луноходы и марсоходы.
В роботах-пылесосах построение карты необходимо для определения оптимального алгоритма уборки. После составления карты управляющая программа разрабатывает и отдает на исполнение оптимальный маршрут передвижения робота. Мобильный пылесос должен заглянуть даже в самый отдаленный уголок!
В современных роботах-пылесосах построение карты окружающего пространства производят одним из двух типов датчиков.
Лазерное сканирование пространства
Сканирование пространства происходит с помощью лидара (или, как его еще называют, LDS-датчика) — прибора, применяемого для точных измерений в газообразной среде. Распознать LDS-датчик достаточно просто: он представляет собой небольшой выступ в форме шайбы, расположенный на верхней плоскости девайса. Датчик содержит источник и приемник лазерного или светового луча (в маломощных девайсах применяют светодиоды, излучающие потоки света в инфракрасном диапазоне). Для обеспечения кругового обзора LDS-сенсор вращается вокруг своей оси с довольно высокой частотой.
Испускаемый световой луч, встречаясь с препятствиями на своем пути (стены, крупная мебель и т. д.), отражается от них и улавливается приемником лидара. Расстояние до препятствия вычисляется по временной задержке между генерацией и приемом лазерного луча. В большинстве моделей роботов-пылесосов частота вращения датчика, как правило, составляет 5 об/сек, чего вполне достаточно для построения карты и довольно точного вычисления положения пылесоса в помещении.
Работающие по такому же принципу датчики можно встретить и на прототипах беспилотных автомобилей.
LDS-датчик позволяет достаточно точно определять расстояние до стен, крупных предметов и других препятствий. Как правило, в роботах-пылесосах применяются датчики, позволяющие уверенно сканировать пространство на расстоянии до 6 метров.
Основным недостатком такой конструкции является то, что датчик выступает над уровнем верхней плоскости, и добавляет к высоте робота-пылесоса несколько сантиметров. В некоторых случаях это может быть критично, поскольку пылесос просто физически не сможет заехать под низко расположенную полку или пространство под кроватью или шкафом.
Визуальная система навигации
Другим способом навигации является так называемая безлидарная система, основанная на широкоугольной камере.
Вот только камера применяется особая, позволяющая создавать объемные снимки пространства. Иначе такие камеры называют «камерами глубины» или ToF-камерами (Time of Flight, что в буквальном переводе означает «время полета»).
ToF-камеры — новое веяние в сфере мобильных гаджетов. Ими оснащены многие флагманские смартфоны. С помощью такой камеры легко и довольно недорого реализуется механизм распознавания по лицу, обмануть его фотографией человека невозможно.
ToF-камера представляет собой источник света, излучающий в инфракрасном спектре, и светочувствительную матрицу, улавливающую интенсивность отраженного света. Их принцип действия схож с лазерным определением расстояния. Камера рассчитывает время с момента испускания пучка света до момента его фиксации на светочувствительной матрице, вычисляет расстояние до объекта в соответствии с временной задержкой и составляет объемную карту помещения.
Преимуществ у такого метода несколько. Во-первых, уровень освещения не играет определяющей роли. Даже в полумраке сенсору по силам «отрисовать» границы убираемого пространства. Во-вторых, камеру встраивают вровень с верхней поверхностью робота, что позволяет сделать его более компактным, и, следовательно, открыть ему дорогу в труднодоступные места.
Система ориентирования в пространстве
Задача системы ориентирования — минимизация столкновений с препятствиями, возникающими на пути робота-пылесоса.
В отличие от системы позиционирования, сканирующей пространство вокруг пылесоса на несколько метров, датчики ориентирования способны выявить препятствие в пределах одного метра. Как правило, для выявления преград используют датчики двух типов: ультразвуковые и инфракрасные.
Принцип их действия схож. В обеих конструкциях имеются передатчик и приемник сигнала. В качестве самого сигнала используют либо звуковые волны, неслышимые человеческому уху (частотой свыше 20 кГц), или световые лучи инфракрасного диапазона.
При обнаружении препятствий, управляющая программа вносит корректировку в траекторию движения робота-пылесоса и уводит его в сторону.
Ведущую роль в системе играет ультразвуковой датчик. Он располагается в передней части устройства.
Инфракрасные сенсоры располагают на боковых поверхностях робота по его периметру. Они дополняют основной датчик, обеспечивая пылесосу возможность кругового отслеживания препятствий.
Боковые датчики выполняют еще одну функцию. Они обеспечивают движение робота вдоль стены, когда нужно убрать по периметру помещения. Как правило, сенсоры позволяют выдерживать интервал от стены на уровне 10-15 мм. Этого вполне достаточно для уборки мусора подвижными щетками робота-пылесоса.
В случае, когда препятствие не попало в зону действия ни одного из перечисленных датчиков и столкновение с поверхностью все же произошло, в работу вступает третья группа датчиков, установленная в подвижном бампере робота-пылесоса, — датчики касания. При срабатывании они посылают сигнал в центральный процессор, а тот в свою очередь оперативно корректирует траекторию движения робота. Датчики касания выполнены либо в виде обычных концевых выключателей, либо в формате оптопары, в которой световой луч прерывается подвижным «флажком» в момент нажатия на передний бампер.
Система безопасности
Система безопасности предназначена для защиты робота-пылесоса от падений и неправильного его использования со стороны пользователя.
Защиту от падения с высоты обеспечивает группа датчиков, установленная в нижней части по периметру устройства.
Это уже привычные инфракрасные сенсоры, с тем же принципом действия, но вот логика их работы существенно отличается. Датчик постоянно отслеживает наличие твердой поверхности под колесами робота-пылесоса. Как только она пропадает (робот подъехал к краю ступени или пытается съехать с высокого порожка), центральный процессор получает тревожный сигнал с датчика и изменяет траекторию движения робота-уборщика.
Сочетание светлых и темных цветовых схем напольного покрытия может вызвать ложные срабатывания оптических датчиков высоты, вследствие чего робот просто откажется проводить уборку темных зон.
В мотор-редукторах, приводящих в движение колеса пылесоса, установлены датчики опрокидывания робота. Если одно или оба колеса окажутся вывешенными, срабатывание датчиков приведет к остановке моторов. Это убережет аккумуляторную батарею от разрядки. Возобновление работы возможно только после установки робота-пылесоса на ровную поверхность.
Датчик опрокидывания — обычный концевой выключатель, разрывающий цепь питания при опрокидывании пылесоса или вывешивании одного из колес.
Чтобы не допустить использование робота-пылесоса без контейнера для сбора мусора, в приемный лоток устанавливают датчик наличия контейнера. Вариаций исполнения не так уж и много. Самый простой — установка концевого выключателя, более продвинутый — датчик в виде геркона. На корпусе контейнера устанавливают постоянный магнит, активирующий геркон, когда контейнер установлен на свое место. Процессор «видит» замкнутую цепь и «понимает» что устройство можно использовать.
Система парковки на базовую станцию
Возвращение на базовую станцию после уборки или в случае необходимости пополнения заряда аккумулятора, — еще одна интересная функция, реализованная в роботе-пылесосе. При выполнении процедуры возвращения на базовую станцию, задействованы две системы. На первом этапе — система позиционирования, которая отвечает за текущее положение устройства по отношению к базовой станции. Алгоритм определяет кратчайший оптимальный маршрут. Когда робот-пылесос находится в зоне видимости базовой станции, в работу включаются датчики парковки.
Система работает следующим образом. В базовой станции расположен мощный инфракрасный светодиод, выполняющий функцию маяка. В корпусе робота-пылесоса имеется пара оптических приемников, захватывающих луч маяка. Каждый из приемников передает процессору свое значение расстояния до маяка, а тот корректирует маршрут движения таким образом, чтобы оба значения сигналов сравнялись по величине. Как только это происходит, считается, что робот занял позицию прямо перед базой, после чего происходит его парковка на контактных площадках базовой станции.
Как видно, датчики робота-пылесоса превращают его в полностью автономное устройство, способное самостоятельно навести порядок в доме. Получается как в той известной песне Сережи Сыроежкина: «Вкалывают роботы, счастлив человек!». Единственное, за чем необходимо следить, чтобы девайс всегда находился в строю, так это за чистотой самих датчиков.