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一位扫地机器人的“终极哲学之问”

来源:扫地机器人

导读: 1、什么是SLAM?SLAM是什么?首先让我们“穿越”成为一台扫地机器人开始说起。作为一台扫地机器人,进入一个陌生空间后,如果想要完成自动扫地任务,需要完成哪些工作呢?a)我是谁,我在哪儿?如何快速实 ...

1、什么是SLAM?

SLAM是什么?首先让我们“穿越”成为一台扫地机器人开始说起。作为一台扫地机器人,进入一个陌生空间后,如果想要完成自动扫地任务,需要完成哪些工作呢?

a)我是谁,我在哪儿?如何快速实现定位,了解自己在环境中的相对位置;

b)我从哪里来,周围有什么?如何实时构建周围环境的地图,感知到哪里有障碍物,哪里有墙?依托地图信息的定位才有意义;

c)我要到哪去,该怎么去?有了地图,有了位置,如何实现路径规划,能够不撞墙、不走重复路、也不遗漏每个角落?

以上三个问题就是一台扫地机器人用SLAM这个工具要解决的“终极哲学问题”(其实,严格来说SLAM仅仅包含前两个问题,一些AR应用场景也没有包含路径规划问题,此处我们以扫地机器人引入SLAM问题,一并来讲。)

2、SLAM如何解答“哲学之问”

SLAM技术的精髓,就在于“S”——Simultaneous,中文意思就是“一边……一边……”,一边获取自身位置,解答“我在哪儿”的问题,一边构建地图,解答“我从哪里来,周围有什么”的问题。为了更好的让大家理解这个“S”的含义,我们话分两边,首先来看看SLAM技术的前世今生:

SLAM的技术思想最早还要追溯到军事领域中的潜艇定位。不同于水面舰艇可以轻松通过GPS、目视观察等方式进行导航定位,潜艇在执行任务时要下潜至没有阳光的深海活动(这个很好理解,浮在水面或者浅水区那就失去了潜艇的意义~),难以通过传统方式进行直接定位导航,因此为了能正常开展任务,潜艇大多应用INS(惯性导航)和APS(水声导航)联合定位,加上航迹测绘和海图资料推算大致的舰艇位置,像这样定位加测绘制图的过程就是SLAM技术思想的雏形。

就像潜艇一样,机器人也不能总依赖GPS,尤其是应用在室内场景下的扫地机器人——GPS在室外都是几米的精度,依赖GPS无法让扫地机器人既能安全躲避茶几腿,又能打扫沙发底。依托SLAM技术,它们可以自行观察和绘制周围环境,通过传感器数据校准来构建导航地图,进而了解自己身处何方,应该去哪里扫地或者回角落充电。我们可以总结一下SLAM简单的技术思路:在没有先验知识的情况下,通过传感器获取周边环境信息,快速实时构建出环境地图,同时解算自身位置,在此基础上完成路径规划等后续任务。听起来是不是很简单?但其实SLAM是一个复杂的多阶段任务,包括通过传感器采集实际环境中的各类型原始数据(激光扫描数据、视觉信息数据等),通过视觉里程计计算不同时刻间移动目标相对位置估算(包括特征匹配、直接配准等),经由后端模块优化视觉里程计带来的累积误差(传统滤波算法、图优化算法等),最终经由建图模块生成地图(当然通常还需要配有回环检测用于消除空间累积误差等),从而实现建图与定位的目的。

我们再把小蚂蚁请出来 演示一下SLAM的基本思想

一个视觉SLAM运行实例

3、SLAM的今天与未来

近年来,随着智能技术与硬件算力的极大发展,SLAM技术正处于极快的发展时期。它赋予机器人和其他智能体前所未有的行动能力,已成为人工智能实现的“双腿”,随着智能机器人、自动驾驶、AR/VR等应用走进了千家万户。按所使用的传感器的不同,我们可以把SLAM分为两大类,一类是使用激光雷达的激光SLAM,一类是使用视觉摄像头的视觉SLAM。其中,激光雷达测量更快更准,信息更丰富,测距比较准确,误差模型简单,在强光直射以外的环境中运行稳定,机器人的路径规划和导航也更为直观,目前被广泛应用于自动驾驶领域,落地产品更为成熟丰富。但是激光雷达价格昂贵,极大地限制了其应用;  

视觉SLAM的优点是利用所观察到环境中丰富纹理信息来进行处理,可以区分激光雷达无法分辨的物体(例如两块同样大小但内容不同的广告牌)。这带来了重定位、场景分类上无可比拟的巨大优势。同时,视觉信息可以较为容易的被用来跟踪和预测场景中的动态目标,如行人、车辆等,这对于在复杂动态场景中的应用是至关重要的。因此,目前SLAM应用也在往多源融合、广泛感知等方向逐渐发展。

相信在未来的某天,我们身边的机器人、乘坐的汽车、使用的AR设备都无需再困惑于“终极哲学之问”,都拥有一颗真正的智慧大脑,实现真正的自主行动,帮助我们人类走进更为便捷、智能的未来时代。

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