Dans le monde en constante évolution de la robotique et des systèmes autonomes, une technologie se démarque et change la donne : le SLAM. Imaginez un robot explorant un environnement inconnu, construisant dynamiquement une carte et s'y localisant avec précision. Ce jeu sophistiqué de perception et de cartographie n'est pas un simple fantasme futuriste, mais une réalité qui transforme des secteurs allant de l'automobile à la santé. Plongeons dans le monde fascinant du SLAM 3D et découvrons les complexités de cette technologie révolutionnaire.
SLAM signifie « Simultaneous Localization and Mapping technology ». Initialement utilisé dans des applications militaires pour aider les drones et les robots à exécuter des tâches dans des environnements complexes, le SLAM a progressivement pénétré le domaine civil. Aujourd'hui, le SLAM 3D est utilisé dans diverses applications telles que les robots aspirateurs domestiques et les véhicules autonomes, améliorant considérablement l'intelligence de ces appareils.
SLAM permet aux robots de s'auto-localiser et de construire simultanément des cartes dans un environnement inconnu. Plus précisément, SLAM utilise des capteurs tels que des caméras de profondeur ou des LiDAR pour collecter des données environnementales, qui utilisent des algorithmes pour estimer la position de l'appareil tout en construisant une carte de l'environnement. Cette technologie résout le problème de cartographier l'environnement sans connaître la zone et inversement. SLAM est largement utilisé dans des domaines tels que la navigation robotique, la conduite autonome et la réalité augmentée (RA), permettant aux appareils de naviguer dans des environnements complexes sans cartes prédéfinies.
Les systèmes SLAM 3D comprennent généralement deux modules principaux : le Front End et le Back End. Le Front End gère le traitement initial des données, notamment l'extraction des caractéristiques, l'estimation du mouvement et l'association des données, tandis que le Back End optimise ces estimations pour améliorer la précision et la robustesse du système.
Selon les capteurs utilisés, le SLAM peut être classé en trois catégories : SLAM visuel, SLAM LiDAR et SLAM à centrale inertielle (IMU) . Le SLAM visuel utilise des caméras pour capturer des images, tandis que le SLAM LiDAR utilise des scanners laser pour détecter les structures environnementales et le SLAM IMU emploie des capteurs inertiels pour l’autolocalisation.
Sensibilisation à l'environnement
En construisant des cartes environnementales, les systèmes SLAM peuvent identifier les obstacles, permettant ainsi de les éviter efficacement.
Haute adaptabilité
Les systèmes SLAM s'adaptent aux conditions d'éclairage variables, aux changements d'environnement dynamiques et aux terrains divers, offrant des capacités de navigation stables.
Navigation autonome
La technologie SLAM permet aux robots de se déplacer de manière autonome dans des environnements sans aides à la navigation externes, ce qui est crucial pour explorer des zones inconnues ou naviguer à l'intérieur sans signaux GPS.
Planification de chemin
Des cartes environnementales précises aident les robots ou les véhicules à planifier des chemins efficaces, en sélectionnant des itinéraires optimaux ou sûrs.
Dans les environnements intérieurs ou souterrains sans signaux GPS, la technologie de navigation SLAM est essentielle. Les robots analysent les données des capteurs pour identifier les caractéristiques environnementales et utilisent ces informations pour estimer leur position. Par exemple, les systèmes SLAM visuels utilisent des caméras 2D ou 3D pour capturer des images de l'environnement ainsi que des données de profondeur, puis utilisent des algorithmes de correspondance de caractéristiques et d'estimation de mouvement pour suivre les mouvements du robot et créer des cartes environnementales. Les systèmes SLAM LiDAR détectent les structures environnementales en émettant des faisceaux laser et en analysant les signaux renvoyés.
Le SLAM est essentiel dans les véhicules autonomes pour une perception et un positionnement précis de l'environnement, permettant une navigation stable dans divers environnements tels que les rues des villes et les autoroutes en intégrant les données des caméras et des capteurs LiDAR.
Dans le domaine industriel, les robots mobiles utilisent la technologie SLAM pour la navigation autonome, effectuant des tâches telles que le transport, le nettoyage et la surveillance dans des environnements intérieurs tels que les entrepôts, les hôpitaux et les centres commerciaux.
, par exemple en : la solution MRDVS Ceiling Vision SLAM Offre une précision et des capacités de collaboration de pointe entre robots. Cette solution ne nécessite qu'un seul parcours par robot : une caméra 3D embarquée scanne automatiquement l'environnement supérieur, tandis que des algorithmes d'IA cartographient rapidement l'environnement, offrant ainsi une navigation fiable aux robots mobiles. Cette technologie pallie les limites du LiDAR 2D dans les environnements complexes et changeants.
Navigation MRDVS CV SLAM
Les robots aspirateurs domestiques utilisent SLAM pour se localiser et cartographier leur environnement intérieur. Cela leur permet de comprendre leur position dans la pièce et la configuration de l'environnement. Grâce à ces cartes, ils peuvent planifier des parcours de nettoyage efficaces, couvrant ainsi toutes les zones à nettoyer. La navigation SLAM, associée à des capteurs, permet aux robots aspirateurs d'identifier et d'éviter les obstacles, évitant ainsi les collisions et améliorant leur navigation.
Une entreprise photovoltaïque, dont les ateliers de production sont soumis à un trafic important de personnel et de véhicules, et qui exige une précision d'arrimage élevée pour ses machines, a adopté la solution de scanner SLAM MRDVS Ceiling Vision pour remplacer la navigation LiDAR 2D traditionnelle. L'entreprise a installé le système de navigation SLAM MRDVS sur des robots de manutention photovoltaïque intégrés, et le système fonctionne de manière stable depuis plus d'un an. Couvrant 80,000 500 m² répartis sur deux ateliers, plus de XNUMX véhicules à guidage automatique (AGV) équipés de ce module SLAM ont fonctionné sans panne ni perte de positionnement.
Une entreprise chinoise leader dans le secteur des nouvelles énergies, disposant d'ateliers ouverts, d'une circulation mixte de personnes et de véhicules, et d'un stockage de composants très variable, a adopté le système de navigation 3D SLAM MRDVS. Ce système a été installé sur de grands AGV de manutention de rouleaux chargés du transport des moteurs de véhicules.
Une célèbre entreprise de vêtements, disposant d'un vaste entrepôt de plus de 4,000 XNUMX emplacements de stockage et d'importants changements de matériel, a adopté la solution de navigation MRDVS Ceiling Vision SLAM. Ce système a été installé sur des chariots élévateurs robotisés, chargés du transport des palettes.
Le SLAM 3D est désormais crucial pour les applications civiles telles que les véhicules autonomes et les robots domestiques. Il permet la navigation et la cartographie simultanées grâce à des caméras de profondeur et des capteurs LiDAR. Le SLAM est essentiel à la navigation autonome dans les zones dépourvues de GPS, permettant aux robots de construire des cartes, d'identifier les obstacles et de planifier des itinéraires efficaces.
La solution de navigation du scanner 3D SLAM MRDVS, exploitant une technologie exclusive vision du plafond technologie, s'adapte à divers environnements d'usine, y compris les bâtiments dont les hauteurs varient de 2 à 12 mètres et adapté pour passages étroitsLa solution construit des réseaux d'apprentissage profond pour les applications industrielles, formés avec des données de scénarios industriels étendues pour fournir des performances de détection de cibles robustes dans divers environnements de travail.
Le système MRDVS Ceiling Vision SLAM peut être utilisé sur les robots SMT pour le chargement et le déchargement, les chariots élévateurs, les robots de nettoyage, etc. Ce système convient à une variété de modèles.
Les produits de la solution conviennent aux bâtiments industriels d'une hauteur sous plafond de 2 à 12 m. Ils conviennent également aux passages longs et étroits.
La précision du capteur MRDVS peut atteindre jusqu'à 1 cm, la précision spécifique variant selon le type de caméra utilisé.
Les caméras SLAM 3D MRDVS utilisent des caméras RVB-D haute résolution pour capturer les caractéristiques du plafond. Le système SLAM CV MRDVS utilise l'apprentissage profond et la segmentation pour naviguer avec précision dans des environnements changeants. La solution permet une localisation autonome précise et fiable grâce à une reconnaissance et un suivi de haute précision des cibles clés des scènes industrielles.
