Localisation et mappage simultanés (SLAM)
La localisation et la cartographie simultanées, également connues sous le nom de SLAM, sont le processus de collecte de données du monde physique, à l'aide de nombreux capteurs installés dans le robot. Par la suite, ces données sont générées dans des cartes pour une navigation ultérieure. SLAM permet au robot de se localiser plus facilement, d'interpréter les données à travers des points visuels, de créer une carte et de l'utiliser pour naviguer simultanément.
lorsqu'une personne tente de s'identifier dans un lieu inconnu. La première étape consiste à regarder autour de vous pour trouver des marqueurs ou des signes familiers. Une fois que la personne reconnaît un point de repère familier, elle peut déterminer où il se trouve par rapport à lui. Plus cette personne observe l'environnement, plus les points de repère lui deviendront familiers et il commencera à construire une image mentale, ou une carte, de cet endroit. Il devra peut-être naviguer plusieurs fois dans cet environnement avant de se familiariser avec un endroit auparavant inconnu. De manière similaire, un robot SLAM utilise ses capteurs (Sonor, laser ou caméras) pour cartographier l'environnement tout en déterminant son propre emplacement.
La popularité du problème SLAM est corrélée à l'émergence de la robotique mobile intérieure. L'utilisation du GPS n'a pas de place pour limiter l'erreur de localisation pour une utilisation en intérieur, telle que La téléprésence, service ainsi que robots de désinfection. De plus, SLAM offre une alternative attrayante aux cartes créées par l'utilisateur, montrant que le fonctionnement du robot est accessible même en l'absence d'une infrastructure de localisation de spécifications.
Référence: Enseigner la présence de robots: ce que vous devez savoir sur SLAM
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