Localização e mapeamento simultâneos (SLAM) é uma técnica utilizada por robôs e veículos autônomos para construir um mapa do seu entorno, mantendo o controle de sua própria localização.
Os algoritmos SLAM combinam dados de vários sensores, incluindo lasers, câmeras e sensores de odometria, para construir um mapa do ambiente e localizar o robô dentro desse mapa. Quando o SLAM deve ser usado? SLAM significa “Simultaneous Localization and Mapping” (Localização e Mapeamento Simultâneo). É uma tecnologia usada em robótica e visão computadorizada para criar um mapa de um ambiente e, ao mesmo tempo, acompanhar a localização do robô dentro desse ambiente.
O SLAM pode ser usado sempre que um robô precisar navegar em um ambiente desconhecido. Por exemplo, um carro que se dirige sozinho usaria o SLAM para criar um mapa da estrada e seus arredores e, ao mesmo tempo, manter o controle de sua própria localização. O SLAM é um algoritmo? O SLAM é um algoritmo, especificamente um algoritmo de visão por computador.
O que é o Orb em SLAM?
Orb é um acrónimo para “Open-Source Robotics Brain” (Cérebro de Robótica de Código Aberto). É uma pilha de software para controle de robôs que é open-source e está disponível sob a licença do Apache 2.0. A pilha inclui um conjunto de bibliotecas e ferramentas principais, bem como um número crescente de pacotes desenvolvidos pela comunidade.
As bibliotecas principais fornecem funcionalidade para cinemática, dinâmica, controle, visão e sensores do robô. As ferramentas fornecem uma interface gráfica para o desenvolvimento e depuração de programas de robôs. Os pacotes desenvolvidos pela comunidade estendem a funcionalidade das bibliotecas e ferramentas principais, e podem ser usados para tarefas como navegação, manipulação de objetos e interação homem-robô.
O que é SLAM 3D?
SLAM é um acrônimo para Localização e Mapeamento Simultâneo. SLAM 3D é um tipo específico de SLAM que lida com dados tridimensionais.
Existem várias abordagens diferentes ao SLAM 3D, mas todas elas compartilham o mesmo objetivo: criar um mapa do ambiente e ao mesmo tempo acompanhar a localização da câmera dentro desse ambiente. Isso normalmente é feito através do rastreamento de recursos no ambiente (como cantos ou bordas) e usando essa informação para triangular a posição da câmera.
O SLAM 3D pode ser usado para uma variedade de aplicações, tais como navegação robótica ou realidade aumentada. É um problema desafiador devido à alta dimensionalidade dos dados e à necessidade de desempenho em tempo real.
Há uma série de diferentes algoritmos que foram propostos para o SLAM 3D, cada um com seus próprios pontos fortes e fracos. A escolha do algoritmo depende da aplicação específica e dos trade-offs que são necessários. O SLAM é uma ferramenta de monitoramento? O SLAM não é uma ferramenta de monitoramento.