Localizzazione e mappatura simultanea (SLAM)
La localizzazione e la mappatura simultanee, noto anche come SLAM, è il processo di raccolta dei dati dal mondo fisico, con l'aiuto di numerosi sensori installati nel robot. Successivamente, questi dati vengono generati nelle mappe per la navigazione successiva. SLAM rende più facile per il robot localizzarsi, interpretare i dati attraverso punti visivi, costruire una mappa e usarla per navigare simultaneamente.
quando una persona cerca di identificarsi in un luogo sconosciuto. Il primo passo è guardarsi intorno per trovare segni o segni familiari. Una volta che la persona riconosce un punto di riferimento familiare, può capire dove si trova in relazione ad esso. Più quella persona osserva l'ambiente, più i punti di riferimento gli diventeranno familiari e inizierà a costruire un'immagine mentale, o mappa, di quel luogo. Potrebbe dover navigare in questo determinato ambiente più volte prima di acquisire familiarità con un luogo precedentemente sconosciuto. In modo correlato, un robot SLAM utilizza i suoi sensori (Sonor, laser o telecamere) per mappare l'ambiente mentre calcola la propria posizione.
La popolarità del problema SLAM è correlata all'emergere della robotica mobile indoor. L'uso del GPS non ha spazio per limitare l'errore di localizzazione per uso interno, come Telepresence, servizio ed robot di disinfezione. Inoltre, SLAM offre un'alternativa interessante alle mappe costruite dall'utente, dimostrando che il funzionamento del robot è accessibile anche in assenza di un'infrastruttura di localizzazione delle specifiche dello scopo.
Riferimento: Presenza di robot didattici: cosa c'è da sapere su SLAM
[feedback_di_lancio]
Dichiarazione di non responsabilità: le informazioni fornite in questo articolo sono solo a scopo esplicativo. SIFSOF non è responsabile né per l'uso improprio né per l'uso errato o casuale dei robot.
