SLAM (módszer)

A SLAM ( szimultán lokalizáció és térképezés -   szimultán lokalizáció és térképezés) a mobil autonóm eszközökben használt módszer, amellyel ismeretlen térben térképet készítenek, vagy térképet frissítenek egy korábban ismert térben, miközben egyidejűleg figyelik az aktuális helyet és a megtett távolságot. A probléma közelítő megoldásának népszerű módszerei a részecskeszűrő és a kiterjesztett Kálmán szűrő . A módszer egyes megvalósításait pilóta nélküli járművekben , repülőgépekben , autonóm víz alatti járművekben, bolygójárókban és még az emberi testen belül is alkalmazzák.

A probléma sürgőssége abból adódik, hogy a navigációs ügynökökre általánosan használt térképek alapvetően az építésükkor rögzített térképet tükrözik, és egyáltalán nem szükséges, hogy a tér nézete azonos legyen a térképek használatának ideje. Ugyanakkor az aktuális hely meghatározásának technikai folyamatának bonyolultsága a pontos térkép egyidejű elkészítésével az aktuális hely számítási folyamatában részt vevő műszerek alacsony pontosságából adódik. Az egyidejű navigációs és leképezési módszer két független folyamatot kapcsol össze egy folyamatos szekvenciális számítási ciklusba úgy, hogy az egyik folyamat eredményei részt vesznek egy másik folyamat számításaiban.

A feladat végrehajtásához használt fő megközelítések az EKF-SLAM , FastSLAM , DP-SLAM . Viszonylag nagy területeken több ügynököt alkalmaznak (ezt a megközelítést alkalmazták a Mars térképészetének tanulmányozása során egy rover-robot csoport által, és a vizsgált térképek egyesítését).

Formális rendezés

A SLAM feladata, hogy egy mintavételezési lépéssel diszkrét időben végzett megfigyelések sorozatából kiszámítsa az ügynök helyének becslését és a környezet térképét . A fenti mennyiségek mindegyike valószínűségi. A feladat célja a számítás . A Bayes-szabály alkalmazása az alapja a hátsó hely egymás utáni frissítésének egy térkép és egy átmeneti függvény alapján :

Hasonlóképpen, a térkép szekvenciálisan frissíthető:

Sok más következtetési feladathoz hasonlóan, két valószínűségi változón dolgozva, az EM algoritmus alkalmazásával lokális optimális megoldáshoz juthatunk .

Térkép készítése

A domborzati térkép szerkezeti ábrázolása a működési környezettől függ.

A SLAM feladatok legjobb megvalósításának kiválasztásához a működési környezetek feltételes osztályozását vezetjük be:

• számos hangsúlyos tereptárgyjal (például egy mező szabadon álló bokrokkal)
• kifejezett tereptárgyak hiányával (például folyosók, helyiségek, ahol a sarkok tereptárgyként működhetnek)

Ha a vizsgált környezetben nem találunk tereptárgyakat, akkor ésszerű tömbként ábrázolni, ahol az akadályok helyzetét tükröző elemek értéke 1, a többi pedig 0. ( Ilyen térképi ábrázolást használnak például a DP-SLAM algoritmusban)

Abban az esetben, ha a vizsgált területen számos tereptárgy található, a térkép a helyükre vonatkozó becslések tömbje. A tömb mérete , ahol  a tér mérete,  a tereptárgyak száma.

Egy ilyen térkép szerkezetének tárolásához a legegyszerűbb egy térképészeti adatbázist használni, amely tükrözi a tereptárgyak helyzetét, egyedi tulajdonságaikat és kapcsolataikat. A kiterjesztett Kálmán-szűrőn alapuló dinamikus rendszer állapotfelmérési mátrixa a térképi ábrázolásnak pontosan ezt a változatát használja.

Távolságmérőként lézeres távolságmérőket , szonárokat , sztereó rendszereket használnak . A kilométer-számláló segítségével meghatározható a robot mozgása és forgása .

Linkek

• Valós idejű 2D SLAM leképezés sztereó képből Archiválva : 2016. április 18. a Wayback Machine -nél
• 3D leképezés a virtuális endosebészetben SLAM algoritmussal Archiválva : 2020. március 26. a Wayback Machine -nél
• DP-SLAM az Eurobot versenyekhez Archiválva : 2012. február 13. a Wayback Machine -nél
• [egy]
• SLAM előadás tanfolyam archiválva 2021. február 5-én a Wayback Machine -nél