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智能无人机的技术基石:即时定位与地图构建

LAM (simultaneous localization and mapping),即时定位与地图构建。利用SLAM技术,可以让机器人在未知的环境里实时地知道自己在哪里,并同步绘制环境地图。在机器人的定位、跟踪和路径规划技术中,SLAM都扮演了核心角色。没有SLAM的机器人就好比在移动互联网时代不能上网的智能手机,发挥不了重要作用。非要向不了解SLAM的人简单地描述SLAM的一个应用场景的话,扫地机器人应该就是用来解释的最佳神器。

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扫地机器人_宇辰网_让世界读懂无人机_全球专业无人机服务资讯平台

从图中我们可以看出,扫地机器人能将其所经过的区域绘制成地图,规划清扫路径,从而进行清扫。这种即时定位与地图构建技术,就是我们所说的SLAM技术。要利用SLAM技术,首先需要机器人配置至少一个测距装置,通过测距装置获取机器人周围环境的信息。目前比较常见的测距装置主要有激光测距、超声波测距和图像测距。

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测距装置

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装置对比

  由表可见,使用激光测距方法进行距离测量,可获取较高的空间定位精度,且运算要求较低。这样的特性使得激光测距可以很容易地应用到SLAM中。为方便大家理解,接下来我们将以二维空间的激光定位技术来解释SLAM技术应用的具体过程。

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SLAM技术应用的具体过程

  上面我们所看到的,是SLAM在二维空间中的应用。这个时候它只有3个变量:x轴、y轴和方向角。可在三维世界里,它却有6个变量,除3个位置要素x、y、z外还有3个姿态要素roll(横滚角)、yaw(旋偏角)、pitch(俯仰角),导致相应的计算量增加了不少,但原理是一样的。

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三维原理SLAM技术应用的具体过程

  一位大疆无人机工程师曾坦率承认:“所有的关于无人机的梦想都建立在Slam之上,这是无人机能飞(具有定位,姿态确定以后)的时代以后,无人机最核心的技术。”

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Phantom 4 Pro无人机主动避障功能

  Phantom 4 Pro无人机的主动避障功能就是一种非常典型的SLAM应用。这套避障系统由6个视觉传感器、2组红外传感器、1组超声波传感器、GPS/GLONASS双模卫星定位系统、IMU和指南针传感器、主相机和计算内核组成。在飞行中,Phantom 4 Pro通过这些传感器获取实时图像、深度、定位等信息,构建飞行器周围的三维地图并确定自己的位置。

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继大疆之后,5月即将进驻苹果零售店及官方网站的Hover Camera小黑侠无人机,也采用了SLAM技术。Hover Camera 前置摄像头拍摄的视频流将分为三路处理,一路保存到机身的存储器上,一路以720p的码流传输到手机上进行视频预览,另一路用来做SLAM定位、建模和人脸识别运算。机身底部还配有一颗光流摄像头,通过持续对地面摄像,判断无人机位置是否发生了移动。底部的声呐模块,则用来判断飞行的高度。

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世界知名的无人机创新公司Parrot,甚至专门推出了Parrot S.L.A.M. dunk套装,用于机器人和无人机的深度开发,同时还开放了SDK,便于更多的开发者调用接口。(来源:宇辰网)

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